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r 군집분석 예제

2019年8月2日

여기서 는 픽업 지점을 다양한 자치구로 분류하기 위해 클러스터링을 사용하고 있습니다. 클러스터링을 사용하는 일반적인 시나리오는 데이터 집합에 대해 자세히 알아보려는 경우입니다. 따라서 클러스터링을 여러 번 실행하고 흥미로운 클러스터를 조사하고 얻은 몇 가지 통찰력을 기록할 수 있습니다. 클러스터링은 데이터 집합을 탐색하는 데 도움이 되는 도구이며 항상 데이터를 분류하는 자동 방법으로 사용해서는 안 됩니다. 따라서 실제 프로덕션 시나리오에 클러스터링 알고리즘을 항상 배포하지는 않을 수 있습니다. 이러한 클러스터는 너무 신뢰할 수 없는 경우가 많으며 단일 클러스터링만으로는 데이터 집합에서 추출할 수 있는 모든 정보를 제공할 수 없습니다. 클러스터링 분석은 구현하기가 그리 어렵지 않으며 비즈니스에 대해서도 실행 가능할 뿐만 아니라 의미가 있습니다. 어떤 도시의 교통 흐름에 저장된 많은 정보가있습니다. 이 데이터는 위치를 통해 채굴 할 때 도시의 주요 관광 명소에 대한 정보를 제공 할 수 있습니다, 그것은 우리가 주거 지역, 사무실 / 학교 구역, 고속도로 등과 같은 도시의 다양한 영역을 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 정부와 기타 기관이 도시를 더 잘 계획하고 그에 따라 적절한 규칙과 규정을 시행하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 학교와 주거 지역의 속도 제한이 고속도로 구역과 비교하여 다른 속도 입니다. 클러스터링은 주관적인 작업이며 두 개 이상의 올바른 클러스터링 알고리즘이 있을 수 있습니다.

모든 알고리즘은 데이터 포인트 간의 `유사성`을 정의하기 위한 서로 다른 규칙 집합을 따릅니다. 특정 문제에 가장 적합한 클러스터링 알고리즘은 수학적 인 이유가 없는 한 실험적으로 선택해야 합니다. 알고리즘은 특정 데이터 집합에서 잘 작동하지만 다른 종류의 데이터 집합에 대해 실패할 수 있습니다. # 워드 계층 적 클러스터링 d <- dist (mydata, 방법 = "유클리드") # 거리 매트릭스 적합 <- hclust (d, 방법 = "워드") # 디스플레이 dendogram 그룹 <- cutree (적합, k = 5) # 5 클러스터 주위에 빨간색 테두리와 함께 덴도그램을 잘라 rect.hclust(맞춤, k=5, 테두리="빨간색") 클러스터링은 데이터 집합 내에서 관측값의 하위 그룹을 찾기 위한 광범위한 기술 집합입니다. 관측을 클러스터화할 때 동일한 그룹의 관측값과 유사하고 다른 그룹의 관측값은 서로 유사하기를 원합니다. 응답 변수가 없기 때문에 이 방법은 응답 변수에 의해 학습되지 않고 관측값 간의 관계를 찾으려는 것을 의미하는 감독되지 않은 메서드입니다. 클러스터링을 사용하면 어떤 관측치가 모두 같은지 식별하고 잠재적으로 그 안에 분류할 수 있습니다. K-평균 클러스터링은 데이터 집합을 k 그룹 집합으로 분할하기 위한 가장 간단하고 가장 일반적으로 사용되는 클러스터링 방법입니다.

K-평균 클러스터링은 가장 널리 퍼진 분할 방법입니다. 분석가가 추출할 클러스터 수를 지정해야 합니다. 추출된 클러스터 수에 따라 제곱 의 그룹 내 합계의 플롯은 적절한 수의 클러스터를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 분석가는 요인 분석에서 스크리드 테스트와 유사한 플롯에서 굽힘을 찾습니다. 에버릿과 핫혼(pg. 251)을 참조하십시오. 클러스터링 알고리즘은 클러스터 또는 그룹을 형성하는 방법에 따라 클러스터 모델을 기반으로 분류할 수 있습니다. 이 자습서에서는 눈에 띄는 클러스터링 알고리즘 중 일부만 강조 표시됩니다. 위의 그림에서는 관찰값을 손으로 클러스터하고 세 그룹의 각 그룹을 정의합니다. 이 예제는 다소 간단하고 시각적입니다.

새 관측이 데이터 세트에 추가되는 경우 원 내에서 레이블을 지정할 수 있습니다. 당신은 우리의 판단에 따라 원을 정의합니다. 대신 기계 학습을 사용하여 데이터를 객관적으로 그룹화할 수 있습니다. R에는 클러스터 분석을 위한 다양한 기능이 있습니다. 이 섹션에서는 계층적 응집, 분할 및 모델 기반의 세 가지 접근 방식을 설명합니다. 추출할 클러스터 수를 결정하는 문제에 대한 최상의 솔루션은 없지만 아래에는 몇 가지 방법이 있습니다.

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