안녕하세요! 데이터 분석, 하고 싶은데 어디서부터 시작해야 할지 막막하신가요? 괜찮아요! 저도 그랬거든요. 특히, 복잡한 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 찾아내는 클러스터링 분석, 정말 매력적이지 않나요? 오늘은 R 언어를 활용해서 계층적 클러스터링 하는 방법을 같이 알아보려고 해요. R에는 강력한 함수들이 많지만, 그중에서도 hclust()와 agnes() 함수를 중점적으로 다뤄볼 거예요. 클러스터링 결과 해석 및 시각화까지, 쉽고 재밌게 따라 할 수 있도록 준비했으니 걱정 마세요! 차근차근 알려드릴 테니까 함께 시작해 봐요!
계층적 클러스터링 기초
자, 이제 드디어 계층적 클러스터링의 세계에 발을 들여놓게 되었네요! 마치 새로운 도시를 탐험하는 기분으로 시작해 볼까요? 계층적 클러스터링은 데이터 포인트들을 나무 모양 구조(덴드로그램)로 묶어주는 방법이에요. 마치 가계도처럼, 가장 가까운 개체끼리 먼저 묶이고, 점점 더 먼 개체들이 묶여가는 과정을 상상해 보세요. 참 신기하지 않나요?
계층적 클러스터링의 두 가지 방법
이러한 계층적 클러스터링은 크게 두 가지 방법으로 나뉘는데요, 바로 병합적 방법(agglomerative)과 분할적 방법(divisive)이랍니다. 병합적 방법은 각 데이터 포인트를 하나의 클러스터로 시작해서 가장 유사한 클러스터들을 순차적으로 병합해 나가는 방식이에요. 마치 작은 조약돌들이 모여 큰 바위가 되는 것 같죠?! 반대로, 분할적 방법은 모든 데이터 포인트를 하나의 큰 클러스터로 시작해서 점차적으로 클러스터를 분할해 나가는 방식이에요. 큰 덩어리 반죽을 조금씩 떼어내는 모습을 떠올려보면 이해하기 쉬울 거예요~
R의 hclust() 함수
그럼, 계층적 클러스터링을 얼마나 잘 이해했는지 간단한 퀴즈 하나! 병합적 방법과 분할적 방법 중, R의 hclust() 함수는 어떤 방법을 사용할까요? 정답은 바로… 병합적 방법입니다! hclust() 함수는 주어진 데이터를 기반으로 거리 행렬을 계산하고, 이를 이용해 가장 가까운 클러스터들을 병합해가면서 덴드로그램을 생성해요. 마치 퍼즐 조각을 맞추듯이 말이죠!
거리 측정 방법
계층적 클러스터링에서 가장 중요한 개념 중 하나는 바로 거리 측정 방법입니다. 데이터 포인트 또는 클러스터 간의 거리를 어떻게 측정하느냐에 따라 클러스터링 결과가 크게 달라질 수 있거든요. 마치 여행할 때 어떤 교통수단을 선택하느냐에 따라 도착 시간이 달라지는 것과 같아요. 대표적인 거리 측정 방법으로는 유클리드 거리, 맨해튼 거리, 마할라노비스 거리 등이 있어요. 각각의 거리 측정 방법은 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절하게 선택해야 한답니다. 예를 들어, 유클리드 거리는 두 점 사이의 직선 거리를 측정하는데, 이는 연속형 변수에 적합해요. 반면, 맨해튼 거리는 각 변수의 차이의 절댓값의 합으로 거리를 측정하며, 범주형 변수에 더 적합하다고 알려져 있어요!
연결 방법(linkage method)
또 다른 중요한 개념은 연결 방법(linkage method)입니다. 연결 방법은 병합 과정에서 클러스터 간의 거리를 어떻게 정의할지를 결정하는 방식이에요. 다양한 연결 방법이 존재하는데, 대표적으로는 단일 연결(single linkage), 완전 연결(complete linkage), 평균 연결(average linkage), 중앙값 연결(centroid linkage), Ward 연결(Ward’s method) 등이 있어요. 각 연결 방법은 클러스터링 결과에 상당한 영향을 미치기 때문에 신중하게 선택해야 합니다! 예를 들어, 단일 연결은 두 클러스터에서 가장 가까운 두 점 사이의 거리를 사용하는 반면, 완전 연결은 가장 먼 두 점 사이의 거리를 사용한답니다. 이처럼 연결 방법에 따라 클러스터의 모양과 크기가 달라질 수 있어요. 참 흥미롭죠?!
hclust() 함수를 이용한 계층적 클러스터링
자, 그럼 이제 실제 데이터를 가지고 계층적 클러스터링을 어떻게 수행하는지 살펴볼까요? hclust() 함수를 사용하면 아주 간단하게 계층적 클러스터링을 수행할 수 있어요. dist() 함수를 이용해 거리 행렬을 계산하고, 이를 hclust() 함수에 입력하면 덴드로그램을 생성할 수 있답니다. 참 쉽죠?!
mtcars 데이터셋 예시
예를 들어, mtcars 데이터셋을 사용하여 자동차 모델들을 계층적으로 클러스터링 해보겠습니다. dist(mtcars)를 통해 각 자동차 모델 간의 유클리드 거리를 계산하고, hclust(dist(mtcars), method = "complete")를 통해 완전 연결 방법을 사용하여 계층적 클러스터링을 수행할 수 있습니다. method argument를 변경하여 다른 연결 방법을 적용할 수도 있어요! plot() 함수를 사용하면 생성된 덴드로그램을 시각화할 수 있는데, 이를 통해 클러스터의 구조를 한눈에 파악할 수 있습니다. 덴드로그램을 보면 어떤 자동차 모델들이 서로 유사한지, 어떤 클러스터들이 있는지 쉽게 알 수 있겠죠?
계층적 클러스터링의 활용
계층적 클러스터링은 데이터 분석에서 매우 유용한 도구이며, 다양한 분야에서 활용되고 있어요. 예를 들어, 마케팅에서는 고객 세분화에, 생물학에서는 유전자 발현 패턴 분석에, 그리고 이미지 처리에서는 객체 인식에 활용될 수 있답니다! 계층적 클러스터링을 잘 활용하면 데이터에 숨겨진 의미를 발견하고, 더 나은 의사결정을 내릴 수 있을 거예요! 다음에는 agnes() 함수와의 비교를 통해 계층적 클러스터링에 대한 이해를 더욱 깊이 있게 다져보도록 하겠습니다. 기대해 주세요~!
hclust() 함수 사용법
드디어! R에서 계층적 클러스터링을 하기 위한 hclust() 함수를 만나볼 시간이에요! 두근두근?! 이 함수, 생각보다 훨씬 간단하고 재밌게 사용할 수 있답니다! ^^
hclust() 함수란?
자, 먼저 hclust() 함수가 어떤 녀석인지부터 살펴볼까요? hclust() 함수는 주어진 데이터를 바탕으로 계층적 클러스터링을 수행하는 R의 기본 함수예요. “계층적”이라는 말이 좀 어렵게 느껴질 수도 있는데, 쉽게 말하면 데이터들을 점진적으로 묶어가는 방식이라고 생각하면 돼요! 마치 나무가 가지를 뻗어 나가는 모습처럼 말이죠~?
데이터 준비 및 거리 행렬 계산
hclust() 함수를 사용하려면 먼저 데이터가 필요하겠죠? 데이터는 보통 거리 행렬 형태로 입력해야 해요. 거리 행렬이 뭐냐구요? 걱정 마세요! dist() 함수를 사용하면 데이터에서 간단하게 거리 행렬을 계산할 수 있답니다. 예를 들어, 유클리드 거리를 사용하고 싶다면 dist(my_data, method = "euclidean") 이렇게요! 참 쉽죠?! 물론, “manhattan”, “maximum”, “canberra”, “binary”, “minkowski” 등 다양한 거리 계산 방법을 사용할 수도 있어요. 데이터의 특성에 맞게 적절한 방법을 선택하는 것이 중요해요!
hclust() 함수의 기본 사용법
자, 이제 본격적으로 hclust() 함수를 사용해 볼까요? 기본적인 사용법은 다음과 같아요.
hc <- hclust(dist(my_data), method = "complete")여기서 my_data는 클러스터링을 수행할 데이터이고, method는 클러스터링 방법을 지정하는 부분이에요. “complete”는 완전 연결 방법을 의미하는데, 두 클러스터 사이의 최대 거리를 사용해서 클러스터링을 수행해요. 이 외에도 “single”(최단 연결), “average”(평균 연결), “centroid”(중심 연결), “ward.D”(Ward’s method), “ward.D2″(Ward’s method의 변형) 등 다양한 방법을 사용할 수 있어요. 각각의 방법은 클러스터를 형성하는 방식이 다르기 때문에 결과에도 영향을 미친답니다. 어떤 방법을 사용해야 할지는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 결정해야 해요! 참, ward.D나 ward.D2는 분산을 최소화하는 방식이라 꽤 많이 쓰이는 방법이에요!
클러스터링 결과 분석
hclust() 함수를 실행하면 hc라는 객체에 클러스터링 결과가 저장돼요. 이 객체는 hclust 클래스를 가지고 있으며, 다양한 정보를 담고 있어요. 예를 들어 hc$merge는 클러스터들이 어떻게 병합되었는지, hc$height는 각 병합 단계에서의 높이(거리), hc$order는 덴드로그램의 순서 등을 보여준답니다. 이러한 정보들을 활용하면 클러스터링 결과를 더욱 자세하게 분석할 수 있어요!
fastcluster 패키지를 사용한 빠른 계산
아, 그리고 혹시 데이터가 너무 많아서 계산 시간이 오래 걸릴까 봐 걱정되시나요? 그렇다면 fastcluster 패키지를 사용해 보세요! fastcluster::hclust() 함수는 일반 hclust() 함수와 동일한 기능을 제공하지만, 훨씬 빠른 속도로 계산을 수행한답니다. 데이터가 많을 때는 정말 유용하게 사용할 수 있어요!
예를 들어, 1000개의 데이터 포인트를 가진 데이터셋을 클러스터링한다고 가정해 볼게요. 일반 hclust() 함수를 사용하면 몇 분 정도 걸릴 수 있는 작업이 fastcluster::hclust() 함수를 사용하면 몇 초 만에 끝날 수도 있어요! 시간은 금이니까요! ^^
하지만 명심해야 할 점은 fastcluster::hclust() 함수는 ‘ward.D2’ 방법을 지원하지 않는다는 거예요. 그러니 ‘ward.D2’ 방법을 사용해야 한다면 어쩔 수 없이 일반 hclust() 함수를 사용해야 한답니다. ㅠㅠ
자, 이제 hclust() 함수 사용법에 대해 어느 정도 감이 잡히셨나요? 다음에는 agnes() 함수와 비교해보면서 더욱 깊이 있는 내용을 다뤄볼게요! 기대해 주세요~! 😉
agnes() 함수와의 비교
자, 이제 hclust() 함수를 꽤나 탐험해봤으니, agnes() 함수라는 새로운 친구를 만나볼 시간이에요! 😄 둘 다 계층적 클러스터링을 수행하는 함수지만, 속을 들여다보면 꽤나 다른 점들이 숨어있답니다. 마치 쌍둥이처럼 보이지만 성격이 다른 것처럼 말이죠!🧐
hclust()와 agnes()의 입력 데이터 차이
hclust() 함수는 주로 거리 행렬을 입력받아 클러스터링을 수행하는 데 반해, agnes() 함수는 개별 데이터 포인트들을 직접 입력받아서 작업을 한답니다. 이 작은 차이가 생각보다 큰 결과의 차이를 불러올 수 있어요!😲 예를 들어, hclust() 함수는 거리 계산 방식을 유연하게 선택할 수 있다는 장점이 있어요. 유클리디안 거리, 맨해튼 거리, 상관계수 등등… 상황에 맞는 거리 측정 방식을 고를 수 있죠. 하지만 agnes() 함수는 이런 유연성이 조금 떨어지는 편이에요. 🤔 대신, agnes() 함수는 다양한 연결 방법(linkage method)을 제공해서 클러스터들을 연결하는 방식을 세밀하게 조정할 수 있답니다. ward, single, complete, average… 이름만 들어도 뭔가 복잡하죠?! 😅 하지만 걱정 마세요. 하나씩 차근차근 알아가면 돼요!
agnes() 함수의 클러스터링 방법
agnes() 함수는 또한, hclust() 함수와는 달리, 집괴적 방법(agglomerative) 뿐만 아니라 분할적 방법(divisive)도 지원한답니다. 집괴적 방법은 작은 클러스터들을 점점 큰 클러스터로 합쳐가는 방식이고, 분할적 방법은 전체 데이터를 하나의 큰 클러스터로 보고 점점 작은 클러스터로 나눠가는 방식이에요. 마치 레고 블럭을 조립하는 것과 해체하는 것처럼 정반대의 과정이라고 생각하면 쉽겠죠? 😊
두 함수의 성능 비교
자, 그럼 이 두 함수의 차이점을 좀 더 구체적으로 살펴볼까요? 데이터 포인트가 1000개이고, 변수가 5개인 데이터셋을 생각해 보세요. hclust() 함수를 사용하려면 먼저 1000×1000 크기의 거리 행렬을 계산해야 한답니다. 계산량이 어마어마하겠죠?! 😨 반면 agnes() 함수는 이런 거리 행렬 계산 없이 바로 데이터 포인트들을 이용해서 클러스터링을 수행할 수 있어요. 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있겠죠? 😉 하지만 데이터 포인트의 수가 적고, 특정 거리 측정 방식을 사용해야 한다면 hclust() 함수가 더 적합할 수도 있어요. 상황에 따라 적절한 함수를 선택하는 것이 중요하다는 거 잊지 마세요!
Agglomerative Coefficient
agnes() 함수의 또 다른 매력 포인트는 바로 Agglomerative Coefficient라는 값을 제공한다는 점이에요! ✨ 이 값은 클러스터링의 질을 평가하는 데 유용한 지표인데, 0과 1 사이의 값을 가지며 1에 가까울수록 클러스터링 결과가 좋다는 것을 의미한답니다. hclust() 함수에서는 이런 지표를 직접 제공하지 않기 때문에, agnes() 함수를 사용하면 클러스터링 결과를 좀 더 객관적으로 평가할 수 있다는 장점이 있죠! 😊
데이터 특성과 분석 목적에 따른 함수 선택
하지만 agnes() 함수가 항상 hclust() 함수보다 좋은 것은 아니에요. 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 적절한 함수를 선택하는 것이 중요하답니다. 예를 들어, hclust() 함수는 다양한 거리 측정 방식을 지원하기 때문에, 데이터의 특징을 잘 반영하는 거리 측정 방식을 선택하여 클러스터링 결과를 개선할 수 있어요. 반면, agnes() 함수는 거리 측정 방식의 선택이 제한적이기 때문에, 데이터의 특징을 충분히 반영하지 못할 수도 있답니다. 또한, hclust() 함수는 대규모 데이터셋에 대해서도 비교적 빠른 속도로 클러스터링을 수행할 수 있지만, agnes() 함수는 대규모 데이터셋에서는 계산 시간이 오래 걸릴 수 있다는 단점이 있어요. 😥
결론
결국, hclust()와 agnes() 함수 중 어떤 함수를 선택할지는 데이터의 크기, 변수의 종류, 분석 목적 등을 종합적으로 고려하여 결정해야 한답니다. 마치 요리할 때 재료와 레시피를 잘 맞춰야 맛있는 음식이 나오는 것처럼 말이죠! 🍳 두 함수의 특징을 잘 이해하고, 상황에 맞는 함수를 선택하여 최적의 클러스터링 결과를 얻어보세요! 😄👍 다음에는 클러스터링 결과를 시각화하고 해석하는 방법에 대해 알아볼게요! 기대해주세요! 😉
클러스터링 결과 해석 및 시각화
휴~! 드디어 클러스터링 분석의 꽃이라고 할 수 있는 결과 해석과 시각화 단계에 도착했네요! 분석 과정도 중요하지만, 사실 이렇게 얻어낸 결과를 제대로 이해하고 다른 사람들에게 효과적으로 전달하는 것이 훨씬 중요하다고 생각해요. 그쵸? ^^ 자, 그럼 hclust()와 agnes() 함수를 통해 얻은 결과를 어떻게 해석하고 시각화하는지, 제가 꼼꼼하게 알려드릴게요. 잘 따라오세요~!
`hclust()` 함수 결과 해석
먼저, hclust() 함수를 사용했을 때 얻게 되는 결과는 hclust 객체입니다. 이 객체에는 클러스터링 과정에 대한 다양한 정보가 담겨 있어요. 예를 들어, merge 요소는 각 단계에서 어떤 클러스터들이 병합되었는지, height 요소는 병합 높이(클러스터 간의 거리)를 나타내죠. order 요소는 덴드로그램에서 클러스터가 표시되는 순서를 알려준답니다. 꽤 복잡해 보이지만, 하나씩 살펴보면 그렇게 어렵지 않아요!
`hclust()` 함수 결과 시각화
plot() 함수를 사용하면 hclust 객체를 덴드로그램으로 시각화할 수 있어요. 덴드로그램은 클러스터들이 병합되는 과정을 트리 형태로 보여주는 그래프인데요. 가로축의 거리가 짧을수록, 즉 병합 높이가 낮을수록 해당 클러스터들은 서로 유사도가 높다는 것을 의미해요. 덴드로그램을 보면 어느 높이에서 클러스터를 잘라야 적절한 그룹을 얻을 수 있는지 직관적으로 파악할 수 있죠. hang = -1 옵션을 사용하면 덴드로그램의 모든 leaf가 같은 높이에 위치하게 되어 클러스터 간의 거리를 더 명확하게 비교할 수 있답니다!
`rect.hclust()` 함수를 활용한 시각화
rect.hclust() 함수를 사용하면 덴드로그램에 직사각형을 그려서 클러스터를 구분할 수 있어요. 예를 들어, rect.hclust(hc, k = 3)은 3개의 클러스터를 구분하는 직사각형을 그려줍니다. border 인수를 사용하면 직사각형의 색깔을 지정할 수도 있고요. 이렇게 시각적으로 표현하면 클러스터링 결과를 훨씬 쉽게 이해할 수 있겠죠?
`cutree()` 함수를 활용한 클러스터 분류
cutree() 함수는 덴드로그램을 특정 높이나 클러스터 개수로 잘라서 각 데이터 포인트가 어떤 클러스터에 속하는지 알려주는 함수예요. cutree(hc, h = 10)은 병합 높이 10에서 덴드로그램을 자르고, cutree(hc, k = 3)은 3개의 클러스터로 나누어 결과를 반환합니다. 이렇게 얻은 클러스터 정보를 이용해서 각 그룹의 특징을 분석하거나 추가적인 분석을 진행할 수 있답니다.
`agnes()` 함수 결과 해석 및 시각화
agnes() 함수의 경우, hclust() 함수와 유사한 방식으로 결과를 해석하고 시각화할 수 있어요. agnes 객체에도 merge, height, order 등의 정보가 담겨 있고, plot() 함수를 사용해서 덴드로그램을 그릴 수 있죠. agnes() 함수는 다양한 연결 방법(linkage method)을 지원하는데, 연결 방법에 따라 덴드로그램의 모양과 클러스터링 결과가 달라질 수 있다는 점을 기억해 두세요! 예를 들어, Ward 연결 방법은 클러스터 내 분산을 최소화하는 방식으로 클러스터를 형성하고, 단일 연결 방법은 가장 가까운 두 데이터 포인트를 연결하는 방식으로 클러스터를 형성합니다. 어떤 연결 방법이 가장 적절한지는 데이터의 특성과 분석 목적에 따라 다르게 선택해야 해요.
고차원 데이터 시각화
자, 이제 덴드로그램을 넘어서 좀 더 다양한 시각화 기법을 살펴볼까요? 2차원이나 3차원으로 데이터를 표현할 수 있다면 클러스터링 결과를 더욱 효과적으로 시각화할 수 있겠죠? 주성분 분석(PCA)이나 t-SNE와 같은 차원 축소 기법을 활용하면 고차원 데이터를 저차원으로 변환하여 시각화할 수 있어요. 이렇게 변환된 데이터를 scatter plot으로 표현하고, 각 클러스터를 다른 색깔이나 모양으로 표시하면 클러스터들의 분포와 특징을 한눈에 파악할 수 있답니다!
클러스터링 평가 지표 활용
클러스터링 결과를 해석할 때는 실루엣 계수(Silhouette coefficient)와 같은 클러스터링 평가 지표를 활용하는 것도 좋은 방법이에요. 실루엣 계수는 각 데이터 포인트가 자신이 속한 클러스터에 얼마나 잘 속하는지를 나타내는 지표인데요. -1에서 1 사이의 값을 가지며, 값이 클수록 해당 데이터 포인트가 적절한 클러스터에 속해 있다는 것을 의미해요. 실루엣 계수를 계산하고 시각화하면 클러스터링의 질을 평가하고, 최적의 클러스터 개수를 결정하는 데 도움이 될 수 있답니다. R에서는 cluster 패키지의 silhouette() 함수를 사용해서 실루엣 계수를 계산할 수 있어요.
클러스터 특징 분석 및 비즈니스적 의미 도출
실제 데이터 분석에서는 클러스터링 결과를 단순히 시각화하는 것뿐만 아니라, 각 클러스터의 특징을 분석하고 비즈니스적인 의미를 도출하는 것이 중요해요. 예를 들어, 고객 데이터를 클러스터링했다면 각 클러스터의 인구 통계적 특징, 구매 패턴, 선호 제품 등을 분석하여 마케팅 전략에 활용할 수 있겠죠? 클러스터링 분석은 다양한 분야에서 활용될 수 있는 강력한 분석 기법이니까, 여러분도 적극적으로 활용해 보시길 바라요! 화이팅!!
자, 이렇게 R을 활용한 계층적 클러스터링 분석 여행, 어떠셨나요? hclust()와 agnes() 함수를 통해 데이터 속 숨겨진 패턴을 발견하는 재미, 쏠쏠하지 않았나요? 복잡해 보이는 개념이지만, 차근차근 따라가 보면 생각보다 어렵지 않다는 걸 느끼셨을 거예요. 물론 처음부터 완벽하게 이해하기는 힘들 수도 있어요. 하지만 괜찮아요! 꾸준히 연습하고 다양한 데이터에 적용해 보면서 실력을 키워갈 수 있으니까요. 이제 여러분의 데이터 분석 도구 상자에 강력한 무기가 하나 더 추가되었어요. 앞으로 데이터 분석 과정에서 클러스터링 분석이 든든한 지원군이 되어줄 거예요. 저와 함께한 클러스터링 탐험, 즐거우셨기를 바라며, 다음에 또 다른 흥미로운 주제로 만나요!
답글 남기기