[R언어] R을 사용한 군집 분석
R은 통계 분석과 시각화를 위한 강력한 도구로 널리 사용되고 있습니다. 이번 포스트에서는 R을 사용하여 데이터를 군집화하고 유사한 그룹으로 분류하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 군집 분석 소개
군집 분석은 데이터를 비슷한 특성을 가진 그룹으로 묶는 비지도학습 기법입니다. 이를 통해 데이터 간의 패턴이나 관계를 파악할 수 있습니다.
2. 군집 분석을 위한 R 패키지
R에서는 다양한 군집 분석을 위한 패키지들이 제공됩니다. 예를 들어, stats, cluster, fpc 등의 패키지가 있습니다.
install.packages("cluster")
library(cluster)
3. 군집 분석 알고리즘
K-평균 군집화
K-평균은 가장 널리 사용되는 군집화 알고리즘 중 하나로, 데이터를 사용자가 지정한 K개의 군집으로 나눕니다.
kmeans_result <- kmeans(data, centers=3)
계층적 군집화
계층적 군집화는 거리나 유사도를 기반으로 군집을 형성하는 방법으로, 덴드로그램을 사용하여 군집을 시각화할 수 있습니다.
hclust_result <- hclust(dist(data))
4. 군집 분석 시각화
군집 분석 결과를 시각적으로 표현하기 위해 R에서는 다양한 시각화 도구를 제공합니다. 예를 들어, ggplot2 패키지를 사용하여 군집 결과를 시각화할 수 있습니다.
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x=x, y=y, color=cluster)) + geom_point()
군집 분석은 데이터를 이해하고 패턴을 발견하는 데 유용한 도구입니다. R을 사용하여 군집 분석을 수행하고 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이를 통해 데이터로부터 유용한 정보를 추출할 수 있습니다.