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군집 시각화와 군집 평가

데이터에 대한 군집을 플로팅하고 최적의 군집 개수 평가

군집 분석은 데이터 점 간의 유사성을 기준으로 데이터를 그룹으로 재구성합니다. 어떤 데이터는 자연적인 분할을 포함하고 있어 적절한 군집 개수를 알아내기 쉬울 수 있습니다. 그 외 경우에는 데이터가 자연적인 분할을 포함하지 않거나 자연적인 분할을 파악하기 어렵게 되어 있을 수 있습니다. 이런 경우에는 사용자가 데이터를 그룹화할 최적의 군집 개수를 결정합니다.

데이터가 특정 개수의 군집에 얼마나 잘 맞는지 확인하려면 간격 또는 실루엣과 같은 다양한 평가 기준을 사용하여 인덱스 값을 계산해야 합니다. 덴드로그램 플롯을 생성하여 계층적 이진 군집 트리를 표시함으로써 군집을 시각화해 봅니다. 인접 리프 간 유사성의 합을 극대화하도록 리프 순서를 최적화합니다. 각 그룹별로 여러 측정값을 갖는 그룹화된 데이터의 경우에는 다변량분산분석(MANOVA)을 사용하여 계산된 그룹 평균을 기준으로 덴드로그램 플롯을 생성합니다.

함수

모두 확장

dendrogram덴드로그램 플롯
optimalleaforderOptimal leaf ordering for hierarchical clustering
manovaclusterDendrogram of group mean clusters following MANOVA
silhouetteSilhouette plot
evalclustersEvaluate clustering solutions
addKEvaluate additional numbers of clusters
compactCompact clustering evaluation object
increaseBIncrease reference data sets
plot Plot clustering evaluation object criterion values

객체

CalinskiHarabaszEvaluationCalinski-Harabasz criterion clustering evaluation object
DaviesBouldinEvaluationDavies-Bouldin criterion clustering evaluation object
GapEvaluationGap criterion clustering evaluation object
SilhouetteEvaluationSilhouette criterion clustering evaluation object

도움말 항목

  • 군집 평가

    이 예제에서는 evalclusters를 사용하여 군집을 식별하는 방법을 보여줍니다.