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2015.09.19 15:22

군집분석[K-means]

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군집화 또는 군집분석은 대표적인 비지도학습법으로서, 일련의 관측값들을 적절한 기준에 대하여 동일한 군집에 속하는 관측값들은 서로 유사한 군집이라 불리는 여러개의 부분 집합들로 할당하는 방법입니다. 2.PNG

즉 군집분석의 목적은 각 군집내의  개채들은 다른 군집에 속하는 개체들보다 서로 더 유사하도록 여러 군집으로 나눈 후 각 군집별 특성을 파악함으로써 전체 자료 구주에 대한 이해를 도는 것 입니다. 반면 분류는 범주에 대한 사전정보가 있는 경우에 분류를 잘 할 수 있는 분류기를 구축하는데 그 목적이 있습니다. 또한 군집분석은 사전 정보가 없는 자료에 대한 탐색적 방법이므로 분석자의 주관에 따라 결과나 해석이 달라집니다.


군집

(segment)

n

매출액

제품 유형별 판매비율

Fashion

Leisure

Stretch

Original

1

632

4402.9

2.1%

44.3%

10.8%

42.8%

2

10

2199.6

0.2%

38.2%

14.4%

47.3%

3

47

3394.7

2.5%

50.2%

0.8%

46.6%

전체

689

4302.1

2.1%

44.6%

10.2%

43.1%


다음과 같은 청바지 회사를 각각의 지점끼리 비슷한 군집을 묶어 더 적절한 마케팅이 가능합니다. 즉 군집1은 전체적으로 매출액이 크며 Leisure의 판매량이 높으므로 Leisure의 수량을 증가시키는 게 좋을 것 같고, 군집이는 original청바지에 관심을 더 가져야 합니다.

3.PNG

다음 그림과 같이 몇개의 군집으로 지정해 주느냐에 따라 군집의 분포 및 형태가 달라지며, 분석에 있어 유용한 결과가 달라지게 됩니다.4.PNG

R에서 적절한 군집을 선택하기 위해서는 X축을 군집의 수로 Y축을 SSE로 한다음 급격하게 감소하다가 차이가 줄어드는 지점을 선택하는 것이 가장 좋은 군집이라 생각하며 이것을 (Elbow Point)라고 합니다.

K-평균 군집법은 주어진 군집수 k 에 대하여 군집내 거리제곱합의 합으 최소화하는 것을 목적으로 하기 때문입니다. K평균 군집법은 사전에 결정된 군집수가 주어지면 유클리드거리를 이용하여 전체 자료를 상대적으로 유사한 k 개의 군집으로 나눕니다. 유사한 k개의 군집으로 나누면 계층분석에 비해 계산량이 적고 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있다는 장점이 있습니다. 하지만 유클리드 거리를 이요하고 군집의 중심을 그군집에 속한 관측치들의 평균으로  정의하므로 모든 변수가 연속형 변수여야 한다는 특징이 있습니다. 5.PNG

이러한 장점을 가지고 있는 반면에 단점들 또한 있습니다. 6.PNG7.PNG8.PNG

이상으로 k 평균군집화에 대한 설명을 마치겠습니다.







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