R - K-means 군집분석 예제

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이번에는 k-means 군집분석 예제를 다뤄봅니다. k-means 군집분석은 분리형 군집분석 알고리즘 가운데 하나로서 "N차원의 모집단을 표본의 속성에 따라 k개 세트로 나누는 과정"으로 정의됩니다.

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코드

# 비계층적 군집분석

# 군집 수를 알고 있는 상태에서 군집분석을 함 -k-means clustering

iris.s <- scale(iris[-5]) #꽃 종류(spacies)는 뺌

head(iris.s) #정규화가 됨

#군집갯수 결정

install.packages("NbClust") #NbClust 를 사용 해서 k 값을 얻을수 있다.

library(NbClust)

nc <-NbClust(iris.s,min.nc = 2,max.nc = 10,method = 'kmeans')

nc

plot(table(nc$Best.nc[1,]))

#k-means모델

iris.k <- kmeans(iris.s, centers = 3, iter.max =100 )  # centers = 3(best number) iter.max =(최대 반복수)

iris.k

#confusion matrix

table(iris$Species,iris.k$cluster)

#시각화

#k-means 결과

plot(iris[-5],col=iris.k$cluster)

#실제값

plot(iris[-5],col=iris$Species)

par(mfrow=c(1,1)) #그래프 1개만 보기 혹은 2개 보기

#k-means 결과

plot(iris[c("Sepal.Length","Sepal.Width")],col=iris.k$cluster)

#실제값

plot(iris[c("Sepal.Length","Sepal.Width")],col=iris$Species)

#PAM k-means 가 아웃라이너에 민감해서 만든것이 pam이다.

library(cluster)

iris.p <- pam(iris.s,3)

iris.p

# 세분류로 나눔

table(iris.p$clustering,iris$Species)

clusplot(iris.p)

#일반적으로 보던 방법

plot(iris[c("Sepal.Length","Sepal.Width")],col=iris.p$clustering)

샘플 데이터

실습54_k-means clustering.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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