[R 분석] 계층적 군집 분석(hierarchical clustering)
계층적 군집 분석(hierarchical clustering) 수행 및 시각화 참고글 : [데이터 분석] 계층적 군집 분석(hierarchical clustering) hclust(d, method = "complete", members = NULL) # 1. 거리행렬 구하기> v1 d1 d1 1 2 3 42 2 3 5 3 4 9 7 4 5 17 15 12 8 # 2. 거리행렬 모델 적용> m1 m1 Call:hclust(d = d1, method = "average") Cluster method : average Distance : euclidean Number of objects: 5 ** method : 클러스터와 관측치와의 거리 계산 기준 - single : 최단거리법 - complete : 최장..
[데이터 분석] 계층적 군집 분석(hierarchical clustering)
계층적 군집 분석(hierarchical clustering) 참고글 : [R 분석] 계층 군집 분석(hierarchical clustering) [데이터 분석] K-NN 알고리즘 군집 분석은 기존 관측치의 Y값(Class)이 없는 데이터의 Clustering 알고리즘입니다. KNN 알고리즘과 동일한 거리 기반 모델로, 거리가 가까운 관측치들은 비슷한 특징을 가질 것이라는 전체하에 클러스터링을 수행하는 기법입니다. 차이점이라면, 설명변수를 통한 예측 목적이 아닌 데이터 축소 목적을 가지고 있습니다. 군집 분석에는 계층적인 방법(hierarchical clustering)과 비계층적인 방법(k-means)이 있는데, 순차적으로 그룹을 할당하는지의 여부에 따라 나뉩니다.계층적인 방법은 가까운 대상끼리 순차적..
rank : 벡터 값들의 순위 출력 rank(x, # 벡터 na.last = TRUE, # na는 마지막에 출력 ties.method = # 동률 순위에 대한 계산 방법 ( defualt = average) c("average", # 각 순위의 평균으로 통일 "first", # 처음 오는 순서대로 1순위 (처음으로 발견된 데이터 우선) "last", # 마지막 데이터에 1순위 (마지막에 발견된 데이터 우선) "random", # 순서 상관없이 랜덤 "max", # 동률 순위 중 가장 높은 값 출력 "min")) # 동률 순위 중 가장 낮은 값 출력(대부분의 rank 구현 방법 ) > disease library(doBy) > disease$rank orderBy(~ 콜레라, disease) 월별 콜레라 ..