Lab 6-1. Clustering 강의 - 빅데이터 분석 기술

오늘은 군집화(clustering) 방법에 대해서 실습해 보겠습니다. 

partitioning 방법으로 k-means와 k-medoid를 이용하여 iris 데이터를 이용하여 종을 군집화 하는 방법을 알아보겠습니다. 

k-means는 패키지 설치 없이 사용할 수 있습니다. 그리고 k-medoid는 fpc 패키지를 이용하시면 됩니다. 

kmeanCluster<-kmeans(iris[,1:4], 3, nstart=20)

library(fpc)
pamkCluster<-pamk(iris[,1:4], 3, ns=20)

계층적 클러스터링 기법과 밀도 기반 클러스터링 기법을 실습해보겠습니다. 
hClusters<-hclust(dist(iris[,1:4]), method='average')
clusterCut<-cutree(hClusters,3)

library(dbscan)
dbscanCluster<-dbscan(iris[,1:4], eps=.4, minPts=5)

다들 한번씩 실습해 보아요~

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