[R언어] 군집화의 클러스터링 특성

26 Dec 2023

R언어

R은 데이터 분석 및 시각화를 위한 강력한 통계 프로그래밍 언어입니다. 이 언어를 사용하여 다양한 분야에서 군집화(clustering)를 수행할 수 있습니다. 군집화는 데이터를 비슷한 속성끼리 그룹화하여 데이터 내의 패턴을 식별하는 데 사용됩니다. 이번 글에서는 R을 사용하여 군집화를 수행하는 방법과 군집화의 특성에 대해 알아보겠습니다.

1. 군집화란?

군집화(clustering)란 비슷한 특성을 가진 데이터들을 동일한 그룹으로 분류하는 과정을 말합니다. 군집화는 비지도 학습(unsupervised learning)의 한 예로, 레이블이 없는 데이터 집합에서 내재된 구조를 발견하는 데 사용됩니다.

2. R을 이용한 군집화

R을 이용하여 군집화를 수행하기 위해서는 cluster 패키지와 stats 패키지를 이용할 수 있습니다. 다양한 군집화 알고리즘인 K-평균 군집화, 계층적 군집화, DBSCAN 등을 활용할 수 있습니다. 아래는 K-평균 군집화를 통해 데이터를 그룹화하는 예시 코드입니다.

# 데이터 불러오기
data <- read.csv("data.csv")

# K-평균 군집화 수행
kmeans_model <- kmeans(data, centers = 3)

# 군집 결과 확인
print(kmeans_model$cluster)

3. 군집화의 특성

3.1. 응집도와 분리도

응집도(cohesion)는 같은 군집 내 데이터들이 서로 얼마나 가깝게 모여 있는지를 나타내고, 분리도(separation)는 서로 다른 군집 간의 거리를 의미합니다. 군집화가 잘되었다면 응집도는 높고, 분리도는 큰 값을 가져야 합니다.

3.2. 클러스터의 크기와 개수

군집화의 결과로 얻어지는 클러스터의 크기와 개수는 데이터셋의 특성에 따라 다를 수 있습니다. 적절한 클러스터 크기와 개수를 선택하는 것이 군집화의 성능을 높이는 데 중요합니다.

3.3. 클러스터 중심

각 클러스터의 중심점은 해당 클러스터에 속한 데이터들의 평균 위치를 의미합니다. 이 중심점을 통해 각 클러스터의 특성을 파악할 수 있습니다.

4. 결론

이러한 군집화의 특성을 고려하여 데이터셋에 적합한 군집화 알고리즘과 파라미터를 선택하고, 군집화 결과를 신뢰할 수 있는지 검증하는 것이 중요합니다. R을 이용하여 다양한 군집화 알고리즘을 적용하고 결과를 분석하는 것은 데이터 분석 및 패턴 인식에 유용한 방법입니다.

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