이번 포스트에서는 R을 사용하여 데이터를 군집화할 때 데이터 분포에 대한 가정에 대해 다뤄보겠습니다.

1. 군집화

데이터 군집화는 데이터를 비슷한 속성을 가진 그룹으로 나누는 작업을 말합니다. 이를 통해 데이터의 패턴을 발견하거나 유사한 데이터 포인트를 그룹화할 수 있습니다.

2. 데이터 분포 가정

군집화를 수행할 때 가장 중요한 고려 사항 중 하나는 데이터가 특정 분포를 따른다는 가정입니다. 예를 들어, k-means 알고리즘은 데이터가 원형 클러스터를 형성한다는 가정을 전제로 하고 있습니다.

# k-means 군집화 예제
kmeans <- kmeans(data, centers = 3)

이때, 데이터가 실제로 원형 클러스터를 형성하지 않는다면 알고리즘의 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 데이터 분포를 시각화하여 적절한 군집화 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

3. 데이터 전처리

군집화 전에 데이터를 표준화하거나 정규화하는 등의 전처리 작업을 통해 데이터 분포를 조정할 수 있습니다.

결론

데이터 군집화를 수행할 때는 데이터 분포에 대한 적절한 가정을 세우고, 이를 바탕으로 적합한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.

이상으로 R을 사용한 데이터 군집화에서의 데이터 분포 가정에 대해 알아보았습니다.

참고문헌:

• “Introduction to Data Mining” by Pang-Ning Tan, Michael Steinbach, and Vipin Kumar
• “An Introduction to Statistical Learning” by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, and Robert Tibshirani