K-means 클러스터링 r - k-means keulleoseuteoling r

k-평균(k-means algorithm) 군집 분석이란? 

• 주어진 데이터를 k 개의 클러스터(군집)로 묶는 알고리즘

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  • k-평균(k-means algorithm) 군집 분석이란? 
  • K-평균 알고리즘의 3단계
  • k-평균 알고리즘의 예시
  • K-means의 장단점은?

• "k"는 각 데이터 점들의 서로에 대한 유사성을 기초로 한 고정된 수(k)의 군집을 찾는 다는 것을 의미함

• 각 클러스터간의 거리 차이의 분산을 최소화

• EM 알고리즘을 이용한 클러스터링과 비슷한 구조를 가짐

K-평균 알고리즘의 3단계

1) 임의로 k개의 데이터 포인트를 시드로 선택

2) 각각의 레코드를 가장 가까운 시드에 배정하여 묶음. (각 개체들과 시드 간의 거리를 구함)

3) 군집의 중심점을 찾아감

→ 군집의 중심점이 다음 2단계에서 시드가 됨. 

→ 2와 3 단계가 계속 반복됨. 

→ 군집의 경계가 더 이상 변하지 않을 때까지 계속 됨.

k-평균 알고리즘의 예시

1) 프로세스 1: 군집수 k를 2로 정함. -> 랜덤으로 2개의 시드를 초기화 함. (이 값은 random seed에 따라 달라짐)

2) 프로세스 2: 모든 개체들과 두 시드와의 거리를 계산하여 가장 가까운 시드에 배정함으로써 군집을 생성.

3) 프로세스 3: 묶여진 군집 내에서 중심을 이동.

4) 프로세스 2': 이동한 중심을 기준으로 가장 가까운 시드에 배정하여 군집을 생성.

5) 프로세스 3': 묶여진 군집 내에서 중심이 이동됨.

6) 이동한 중심을 기준으로 가장 가까운 시드에 배정하여 군집을 생성. 만약 군집이 변함이 없다면 프로세스 종료.

K-means의 장단점은?

장점

• 계층적 군집화보다 계산이 빠름

• 보다 안정적인 결과를 제시

단점

• 군집 수를 미리 정해야 함 → 군집 수에 따라 군집의 품질이 달라짐, 군집 수 정하는 것부터 수십번 반복할 수도 있음

• 초기 값에 따라 결과가 달라질 수 있음 → nstart 파라미터를 사용해 여러번 수행함으로써 분산이 가장 작은 값 선택

• 이상치에 민감함 → k-medoids 사용 

실습

• Data: wine 데이터
• NbClust package: 군집수를 선택하는데 도움을 주는 함수 제공. (군집 평가하는 23 가지 지수와 가장 적당한 군집수 가이드 제공)
• Factoextra package: 주성분 분석 제공, 고차원 데이터를 저차원 투영 해줌

#####  k- means 군집분석  #####
if (require("HDclassif") == F) install.packages("HDclassif") #for sample data 
if (require("NbClust") ==F) install.packages("NbClust") #for cluster profileling 
if (require("cluster") == F) install.packages("cluster") #for sample data 
if (require("sparcl") == F) install.packages("sparcl") #for visualization 
if (require("compareGroups") == F) install.packages("compareGroups") 
if (require("factoextra") == F) install.packages("factoextra") #for visualization
library(dplyr) 
library(cluster) 
library(compareGroups) 
library(NbClust) 
library(sparcl) 
library(HDclassif) 
library(factoextra) 
library(ggplot2) 



set.seed(1234) #k-means 자체가 랜덤씨드 가져다가 초기값을 선택 --> 재현성을 높여주기 위해 시드 정해줌 
#데이터 불러오기 및 확인 
data(wine) 
str(wine) 
names(wine) <- c("Class", "Alcohol", "MalicAcid", "Ash", "Alk_ash", "magnesium", 
                 "T_phenols", "Flavanoids", "Non_flav", "Proantho", "C_Intensity", 
                 "Hue", "OD280_315", "Proline") 
head(wine) 
wine_scale <- scale(wine[,-1]) #class 변수 제외 
wine_scale <- as.data.frame(wine_scale) #scale 함수를 사용한 경우 데이터 프레임형태로 바뀜뀜 
str(wine_scale) 
#몇개의 군집을 만들까?! 
num_kmeans <- NbClust(wine, min.nc = 2, max.nc = 6, method = "kmeans", index = "all") 
km_2 <- kmeans(wine_scale, 2, nstart = 30) 
km_3 <- kmeans(wine_scale, 3, nstart = 30) 
table(km_2$cluster) 
table(km_2$cluster, wine$Class) 



table(km_3$cluster) 
table(km_3$cluster, wine$Class) 
#시각화 (전체 데이터) wiht PCA 
princ <- prcomp(wine_scale, retx = T) 
project <- as.data.frame(predict(princ, newdata = wine_scale)[,1:2]) 
project$class <- wine$Class 
project$km_2 <- km_2$cluster 
project$km_3 <- km_3$cluster 
ggplot(project, aes(x = PC1, y = PC2, colour = factor(km_2), shape = factor(class))) + geom_point(size = 3) 
ggplot(project, aes(x = PC1, y = PC2, colour = factor(km_3), shape = factor(class))) + geom_point(size = 3)