[코딩] Circle Square

22. 비계층적 군집분석 : 군집수를 정해 주고 분석을 진행
 : k-means가 가장 많이 쓰임

iris_s <- scale(iris[-5]) # scale : 표준화 함수를 이용. Species열은 제외
head(iris_s, 3)

 - 군집 개수 결정 후 k-means 모델 작성

install.packages("NbClust")
library(NbClust)
nc <- NbClust(iris_s, min.nc = 2, max.nc = 10, method="kmeans") # nc 클러스터 수

table(nc$Best.nc[1, ])
# 0  2  3  8 10 
# 2 11 11  1  1 
plot(table(nc$Best.nc[1, ]))

iris_k <- kmeans(iris_s, centers = 3, iter.max = 100)
iris_k

names(iris_k)

table(iris_k$cluster)
# 1  2  3 
# 62 50 38
plot(iris_k$cluster, col=iris_k$cluster)

iris$Species2 <- ifelse(iris$Species == 'setosa', 1, iris$Species)
head(iris, 3)
plot(iris$Species2, col=iris$Species2)

 - PAM

library(cluster)
iris_pam <- pam(iris_s, 3)
iris_pam
names(iris_pam)
(iris_pam$clustering)
table(iris_pam$clustering) # 교차 분할표
# 1  2  3 
# 50 52 48 
clusplot(iris_pam)