R - diamonds dataset을 활용한 k-means 분석 예제

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이번에는 다이아몬즈 데이터셋으로 계층적 군집 현황을 파악 후 k-means 알고리즘을 적용해 보는 예제입니다.

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코드

# diamonds dataset으로 계층적 군집분석 후 군집수를 파악 후 k-means 알고리즘에 적용해 군집파악

library(ggplot2)

head(diamonds)

dim(diamonds) #53940행 10열 짜리 데이터 (양이많음)

#sample

t<-sample(1:nrow(diamonds),1000)

test <-diamonds[t,]

names(test)

#군집 파악용 변수 추출(변수 일부만 추출)

mydia <-test[c("price","carat","depth","table")]

head(mydia)

#계층적 군집작업

result <-hclust(dist(mydia),method = "average")

result

#계층적 군집분석 확인

plot(result,hang=-1)

#비계층적 군집분석 (분할군집) -k=3

result2 <-kmeans(mydia,3)

result2         # 3개의 그룹으로 나눠져있는것을 확인

result2$cluster # 3개의 그룹으로 나눠져있는것을 확인

mydia$Cluster <-result2$cluster

head(mydia)

#변수 간 상관 관계

cor(mydia[, -5], method="pearson")

plot(mydia[, -5])

#corrgram

library(corrgram)

corrgram(mydia[,-5])

corrgram(mydia[,-5],upper.panel = panel.conf)

corrgram(mydia[,-5],lower.panel = panel.conf)

#비계층적 군집 시각화

plot(mydia[(c("carat","price"))],col=mydia$Cluster)

#중심점 표시

points(result2$centers[,c("carat","price")],col=c(1,2,3),pch=8,cex=5)  

# 데이터값만 넣으면 알아서 나눔

샘플 데이터

실습55_diamonds dataset.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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