데이터 군집화는 비지도 학습 알고리즘을 적용하여 유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 작업을 말합니다. 이러한 군집화를 시각화하는 것은 데이터의 구조를 이해하고 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다.

이 문서에서는 R 언어를 사용하여 군집화를 위한 데이터 시각화 기법을 살펴보겠습니다.

1. 산점도 (Scatter Plot)

산점도는 두 가지 변수 간의 관계를 시각적으로 보여주는 가장 기본적인 방법 중 하나입니다. R의 ggplot2 패키지를 활용하면 산점도 행렬을 생성하여 군집 간의 관계를 시각화할 수 있습니다.

예시 코드:

library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x=var1, y=var2, color=cluster)) + geom_point()

2. 클러스터링 히트맵 (Clustering Heatmap)

클러스터링 히트맵은 데이터의 유사성을 시각화하는 데 유용한 도구입니다. pheatmap 패키지를 사용하여 군집 간의 유사성을 색상으로 표현할 수 있습니다.

예시 코드:

library(pheatmap)
pheatmap(data, clustering_method="complete")

3. t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)

t-SNE는 고차원 데이터의 구조를 시각화하기 위해 자주 사용되는 방법 중 하나입니다. Rtsne 패키지를 사용하여 데이터 포인트를 저차원 공간에 투영하여 군집을 시각화할 수 있습니다.

예시 코드:

library(Rtsne)
tsne <- Rtsne(data)
plot(tsne$Y, col=cluster)

군집화를 위한 데이터 시각화 기법을 사용하면 데이터의 구조와 패턴을 더 잘 이해할 수 있습니다. 위에서 언급한 기법들을 사용하여 데이터 군집화를 시각화해보세요.