데이터 분석 작업에서 군집화는 비슷한 속성을 갖는 데이터들을 모아 분류하는 기술입니다. 군집화를 수행하기 전에 데이터를 표준화하는 것은 중요합니다. 이번 블로그에서는 R언어를 사용하여 군집화를 위한 데이터 표준화에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터 표준화란?

데이터 표준화란, 각 변수의 값들을 일정한 척도로 조정하는 과정입니다. 각 변수마다 다른 척도로 측정된 값들을 표준화하면, 군집화 및 기타 분석 기법을 적용하기 쉬워집니다.

2. R언어를 이용한 데이터 표준화 방법

R언어를 이용하여 데이터를 표준화하는 방법은 매우 간단합니다. scale() 함수를 사용하면, 데이터 프레임의 각 열을 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 변환할 수 있습니다.

# 데이터 프레임 생성
data <- data.frame(
  var1 = c(10, 20, 30, 40),
  var2 = c(3, 6, 9, 12)
)

# 데이터 표준화
scaled_data <- scale(data)

위 코드의 결과로, scaled_data에는 표준화된 데이터가 저장됩니다.

3. 표준화된 데이터를 이용한 군집화

표준화된 데이터를 이용하여 군집화를 수행할 수 있습니다. R언어의 kmeans() 함수를 사용하여 K-평균 군집화를 실행할 수 있습니다.

# K-평균 군집화
kmeans_result <- kmeans(scaled_data, centers = 2)

위 코드는 scaled_data를 2개의 군집으로 나누는 K-평균 군집화를 실행합니다.

결론

R언어의 데이터 표준화와 군집화 기능을 활용하면, 데이터를 효율적으로 분석할 수 있습니다. 데이터 표준화가 군집화 분석의 성능을 향상시키는데 중요한 역할을 하는 것은 분명합니다.

이상으로, R언어를 이용한 데이터 표준화와 군집화에 대해 알아보았습니다.

참고 자료

• R Documentation
• K-means Clustering in R