[R언어] 군집별 특징 분석
군집 분석은 데이터를 비슷한 속성을 갖는 그룹으로 분류하는 기술입니다. R언어는 이러한 군집 분석을 수행하는 강력한 도구를 제공합니다. 군집별 특징 분석은 각 군집 내의 특성을 확인하고 비교하여 인사이트를 얻는 데 도움이 됩니다.
1. 군집 분석을 위한 데이터 로딩
# 데이터 불러오기
data <- read.csv("data.csv")
# 데이터 구조 확인
str(data)
# 필요한 변수 선택
selected_data <- data[,c("var1", "var2", "var3")]
2. 군집 분석 수행
# 군집 분석 모델링
kmeans_model <- kmeans(selected_data, centers=3)
# 군집 결과 확인
kmeans_model$cluster
3. 군집별 특징 분석
# 각 군집의 중심 확인
kmeans_model$centers
# 각 군집의 데이터 수 확인
table(kmeans_model$cluster)
# 각 군집별 변수 평균/최빈값 등 확인
library(dplyr)
selected_data %>%
mutate(cluster = kmeans_model$cluster) %>%
group_by(cluster) %>%
summarise(avg_var1 = mean(var1), avg_var2 = mean(var2), mode_var3 = as.numeric(names(sort(table(var3), decreasing=TRUE)[1])))
군집별 특징을 분석하여 각 군집의 고유한 특성을 이해하고, 이를 토대로 전략을 수립하거나 개인화된 의사결정을 내릴 수 있습니다.
이상적으로, 이러한 분석은 변별력 있는 군집을 형성하여, 각 군집에 속한 데이터 포인트들 간의 비슷한 패턴을 가지게 됩니다. 이를 통해 효과적인 비즈니스 전략을 수립하거나 특정 군집에 속한 고객들에게 개인화된 서비스를 제공할 수 있습니다.