군집화(Clustering)는 비지도 학습 기술로, 유사한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 방법입니다. 군집화는 데이터를 여러 그룹으로 분류하여 데이터 내의 숨겨진 구조나 특성을 발견하는 데 사용됩니다.

R 언어는 데이터 분석과 시각화에 매우 효과적으로 사용되는 도구입니다. R을 사용하여 군집화를 수행하고 군집 경계를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. K-평균 군집화

K-평균(K-means)은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리즘 중 하나입니다. K-평균 알고리즘은 군집의 개수(K)를 사전에 정의하고, 각 군집의 중심을 반복적으로 업데이트하여 군집을 형성합니다. 군집 경계는 각 군집의 중심과 데이터 포인트 사이의 거리로 정의됩니다.

# 예제 코드
# K-평균 군집화 수행
kmeans_result <- kmeans(data, centers=3)

위 예제 코드에서 kmeans() 함수는 데이터를 3개의 군집으로 분류합니다. kmeans_result 객체를 통해 각 데이터 포인트의 군집 소속 및 중심점의 좌표 등을 확인할 수 있습니다.

2. 군집 경계 시각화

군집 경계를 시각화하기 위해 R의 ggplot2 패키지를 사용할 수 있습니다. 각 군집에 속한 데이터 포인트를 산점도로 표시하고, 군집의 중심을 표시하여 군집 경계를 시각적으로 확인할 수 있습니다.

# 예제 코드
# 군집 경계 시각화
ggplot(data, aes(x=x, y=y, color=factor(kmeans_result$cluster))) +
  geom_point() +
  geom_point(data=kmeans_result$centers, aes(x=x, y=y), color="black", size=3, shape=4)

위의 예제 코드에서 ggplot() 함수는 data를 기반으로 산점도를 그리고, geom_point() 함수는 데이터 포인트를 플롯합니다. kmeans_result$centers는 군집 중심의 좌표를 나타내며, 이를 geom_point() 함수를 사용하여 플롯합니다.

R을 사용하여 군집 경계를 정의하고 시각화하는 방법에 대해 간략히 알아보았습니다. 군집화는 데이터 분석 및 패턴 인식에 유용하며, R을 통해 이를 쉽게 수행할 수 있습니다.

참고 자료

• R Documentation: https://www.r-project.org/
• K-means Clustering in R: https://www.r-bloggers.com/k-means-clustering-in-r/
• ggplot2 Documentation: https://ggplot2.tidyverse.org/