(R1)제14강(1.1) 군집분석 - 데이터 iris, 패키지 stats, 함수 dist, hclust, kmeans

이제 머신러닝 기법 중 하나인 군집분석(Cluster Analysis)에 대한 간단한 실습을 합니다.

사용되는 데이터는 유명한 붓꽃데이타 iris 이고, 패키지는 R 설치할 때 기본적으로 설치되는 {stats}입니다.

 

# (2.2) 군집분석 간단한 실습 -iris

# 유사성 - Distance 구하기----

# 각 row 들의 거리를 구한다...

dist(iris[1:7,1:4]) # 7개 관측치 간의 거리를 구한다...

 

dist01 <- round(dist(iris[1:14,1:4]),digits=3) # 소수7자리... 소수 3 자리

dist01

# Default method="euclidean"

# dist01 <- round(dist(iris[1:14,1:4],method="euclidean"),digits=3);dist01

 

# (2.3) 군집분석 - hclust()----

hc <- hclust(dist01, method="ave")

plot(hc)

plot(hc,hang=-1)

?hclust

dist02 <- round(dist(iris[,1:4]),digits=3) # 소수7자리... 소수 2 자리

hc02 <- hclust(dist02, method="ave")

plot(hc02)

plot(hc02,hang=-1)

 

# (2.4) Kmeans----

iris01 <- iris

iris01$Species <- NULL

iris01

model_km <- kmeans(iris01,3)

model_km

table(iris$Species,model_km$cluster)

par(mfrow=c(1,2))

plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width,col=iris$Species)

plot(iris$Sepal.Length,iris$Sepal.Width,col=model_km$cluster)