R - 군집분석 예제

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다음은 R을 사용하여 군집분석을 활용하는 예제입니다. 군집분석은 서로 거리가 가까운 데이터들끼리 묶어서 군집화하는 기법입니다.

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코드

#군집분석 중 계층적 군집분석

x<-c(1,2,2,4,5)

y<-c(1,1,4,3,4)

xy<-data.frame(x,y)

plot(xy,pch=20, xlab="x값",ylab="y값",xlim=c(0,6),ylim=c(0,6),main='응집형 군집화')

#abbreviate(x)

text(xy[,1],xy[,2],labels = abbreviate(row.names(xy)),cex = 0.8,pos = 1, col = "blue") # abbreviate()문자열 관련함수

abline(v=c(3),col="gray",lty=2)  #가운데 새로 선그어짐

abline(h=c(3),col="gray",lty=2) #수평선 그어짐

dist(xy,method = "euclidean") ^2 #거리값이 나옴

hclust(dist(xy) ^2)

#최단연결법: 거리행렬에서 거리가 가까운 데이터들을 묶어 군집화

hc_sl <- hclust(dist(xy)^2, method="single")

hc_sl

par(mfrow=c(1,2))

plot(hc_sl)

plot(hc_sl, hang=-1)

#최장연결법: 거리행렬에서 거리가 먼 데이터들을 묶어 군집화

hc_cl <- hclust(dist(xy)^2, method="complete")

hc_cl

plot(hc_cl)

plot(hc_cl, hang=-1)

#평균연결법: 최단연결법과 같으나 거리를 구할 때 평균을 사용함

hc_av <- hclust(dist(xy)^2, method="average")

hc_av

plot(hc_av)

plot(hc_av, hang=-1)

#와드연결법: 군집 내 편차 들의 제곱합을 고려한 방법으로, 군집 간에 손실을 최소화 할 수 있다.

hc_wa <- hclust(dist(xy)^2, method="ward.D2")

hc_wa

plot(hc_wa)

plot(hc_wa, hang=-1)

샘플 데이터

실습52_군집분석.R

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본 포스팅은 KIC 캠퍼스에서 박영권 강사의 지도하에 공부하며 작성한 리포트입니다.

혹시 잘못된 내용이 있거나 문제 소지시 댓글 남겨주시면 조치하겠습니다.

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