[R 군집분석 (Cluster Analysis)] 유사성, 비유사성 측도 - 거리 계산 R 예제 (Distance using R)

지난번 포스팅에서는 (구간식 또는 비율식 데이터 속성의 다변수일 경우의) 유사성, 비유사성 측도로서 다양한 거리의 정의에 대해서 알아보았습니다.

 

이번 포스팅에서는 하나의 예를 가지고 R을 사용하여 각 거리 종류별 거리를 계산, 비교해보도록 하겠습니다.

 

예로 사용할 데이터는 5명의 학생의 '선형대수(linear algebra)'와 '기계학습(machine learning)' 기말고사 시험성적입니다.  이 중에서 1번째와 2번째 학생(아래 산점도의 빨간점)의 선형대수와 기계학습 시험점수의 거리를 (1) 맨하탄 거리(manhattan distance), (2) 유클리드 거리(euclidean distance), (3) 표준화 거리(standadized distance), (4) 마할라노비스 거리(mahalanobis distance)로 계산해보도록 하겠습니다.

 

> ##---------------------------------- > ## Dis-similarity measure - Distance > ##---------------------------------- > > # 'linear algebra' and 'machine learning' score per student > st_1 <- c(70, 65) > st_2 <- c(90, 95) > st_3 <- c(65, 60) > st_4 <- c(85, 90) > st_5 <- c(60, 75) > > st_all <- rbind(st_1, st_2, st_3, st_4, st_5) > st_all [,1] [,2] st_1 70 65 st_2 90 95 st_3 65 60 st_4 85 90 st_5 60 75 > > # scatter plot > plot(st_all, xlab = "linear algebra", ylab = "machine learning", + xlim = c(50, 100), ylim = c(50, 100), + main = "scatter plot of final scores") > > # adding student label > text(st_all[,1], st_all[,2], labels = abbreviate(rownames(st_all)), + cex = 0.8, pos = 1, col = "blue") > > # marking student 1, student 2 with red point > points(st_all[1,1], st_all[1,2], col = "red", pch = 19) > points(st_all[2,1], st_all[2,2], col = "red", pch = 19)

 

 

1) 맨하탄 거리 (Manhattan distance)

 

dist(dataset, method = "manhattan") 함수를 사용하여 맨하탄 거리를 계산할 수 있습니다.

 

아니면 아래의 두번째 방법처럼 두 변수의 관측치별 차이 절대값을 더해주면 됩니다 ( <- 달랑 2개 관측치 거리를 계산하는 거니깐 이 방식도 사용할만 하지만요, 만약 관측치 학생 1,000 명의 거리를 구하는 것이라면요? ^^;  두 방식의 결과값 포맷이 조금 다르다는 점도 눈여겨 봐주세요.)

 

> ##-- Manhattan distance between 1st and 2nd student > ## (1) dist(dataset, method = "manhattan") function > dist_mht <- dist(st_all[1:2, ], method = "manhattan") > dist_mht st_1 st_2 50 > > ##-- Manhattan distance between 1st and 2nd student > ## (2) calculation > dist_mht_2 <- abs(st_all[1,1] - st_all[2,1]) + abs(st_all[1,2] - st_all[2,2]) > dist_mht_2 st_1 50

 

 

 

 

2) 유클리드 거리 (Euclidean distance)

 

dist(dataset, method = "euclidean") 함수를 사용하여 유클리드 거리를 계산할 수 있습니다.

 

 

> ##-- Euclidean distance between 1st and 2nd student > dist_euclid <- dist(st_all[1:2, ], method = "euclidean") > dist_euclid st_1 st_2 36.05551

 

 

 

 

3) 표준화 거리, 통계적 거리 (Standadized distance, Statistical distance)

 

표준화 거리는 2가지 방법을 사용해서 계산해보겠습니다.

  (1) 데이터를 표준화한 후에 -> 유클리드 거리 계산

  (2) 

 

'2.501805' 로서 두 가지 계산 방법의 결과가 똑같습니다.

 

> ##-- Standadized distance > # (way 1) standadization -> euclidean distance > st_all [,1] [,2] st_1 70 65 st_2 90 95 st_3 65 60 st_4 85 90 st_5 60 75 > mean(st_all[,1]); sd(st_all[,1]) [1] 74 [1] 12.94218 > mean(st_all[,2]); sd(st_all[,2]) [1] 77 [1] 15.24795 > > # standadization of st_1's score > z_st_1 <- (st_all[,1] - mean(st_all[,1]))/sd(st_all[,1]) > z_st_1 st_1 st_2 st_3 st_4 st_5 -0.3090670 1.2362679 -0.6954007 0.8499342 -1.0817344 > > # standadization of st_2's score > z_st_2 <- (st_all[,2] - mean(st_all[,2]))/sd(st_all[,2]) > z_st_2 st_1 st_2 st_3 st_4 st_5 -0.7869910 1.1804865 -1.1149039 0.8525736 -0.1311652 > > z_st_all <- cbind(z_st_1, z_st_2) > z_st_all z_st_1 z_st_2 st_1 -0.3090670 -0.7869910 st_2 1.2362679 1.1804865 st_3 -0.6954007 -1.1149039 st_4 0.8499342 0.8525736 st_5 -1.0817344 -0.1311652 > > # euclidean distance between 1st and 2nd student's standadized score > dist_z_st_all <- dist(z_st_all[1:2, ], method = "euclidean") > dist_z_st_all st_1 st_2 2.501805 > > # ======================================================================= > # (way 2) [(X-Y)'D^-1(X-Y)]^1/2 > # covariance : cov() > cov_st_all <- cov(st_all) > cov_st_all [,1] [,2] [1,] 167.5 165.0 [2,] 165.0 232.5 > Diag <- rbind(c(cov_st_all[1,1], 0), + c(0, cov_st_all[2,2])) > Diag [,1] [,2] [1,] 167.5 0.0 [2,] 0.0 232.5 > > dist_stand <- sqrt(t(st_all[1,] - st_all[2,])%*%solve(Diag)%*% + (st_all[1,] - st_all[2,])) > dist_stand # exactly the same with the above result [,1] [1,] 2.501805

 

 

 

 

4) 마할라노비스 거리 (Mahalanobis distance) 

마할라노비스 거리는 아래 식을 사용해서 계산해보겠습니다.

 

 

 

> ##-- Mahalanobis distance > # covariance : cov() > cov_st_all <- cov(st_all) > cov_st_all [,1] [,2] [1,] 167.5 165.0 [2,] 165.0 232.5 > dist_mahal <- sqrt(t(st_all[1,] - st_all[2,])%*%solve(cov_st_all)%*% + (st_all[1,] - st_all[2,])) > dist_mahal [,1] [1,] 1.975854

 

 

위에서 계산한 4가지 방법별 거리 계산 결과를 종합하면 아래와 같습니다.

맨하탄 거리가 가장 길고 > 유클리드 거리 > 표준화 거리 > 마할라노비스 거리 순으로 나왔네요.

 

> ## overall > dist_all <- cbind(dist_mht[1], dist_euclid[1], dist_stand, dist_mahal) > dist_all [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 50 36.05551 2.501805 1.975854 > > barplot(dist_all, + col = "blue", + names.arg = c("manhattan", "euclidean", "standadized", "mahalanobis"), + main = "Distance between st_1 and st_2's score")

 

 

이상으로 군집분석 들어가기 전에 기초 체력을 다지는 의미에서 비유사성 측도로서의 거리(distance)에 대해서 알아보았습니다.

 

다음번 포스팅에서는 본격적으로 군집분석 세부 내용으로 들어가 보겠습니다. 첫 테잎은 '계층적 군집(hierarchical clustering) 모형'이 끊는 것으로 해보겠습니다.

 

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