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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Yun, Sung Bum (Yonsei University) Yoon, Sanghyun (Yonsei University) Heo, Joon (Yonsei University)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제35권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
415 - 422 (8page)

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Finding influential factors from given clustering result is a typical data science problem. Genetic Algorithm based method is proposed to derive influential factors and its performance is compared with two conventional methods, Classification and Regression Tree (CART) and Chi-Squared Automatic Interaction Detection (CHAID), by using Dunn’s index measure. To extract the influential factors of preference towards political parties in South Korea, the vote result of 18th presidential election and ‘Demographic’, ‘Health and Welfare’, ‘Economic’ and ‘Business’ related data were used. Based on the analysis, reverse engineering was implemented. Implementation of reverse engineering based approach for influential factor analysis can provide new set of influential variables which can present new insight towards the data mining field.
#Reverse Engineering #Influential Factor Analysis #Classification and Regression Tree (CART) #Chi-Squared Automatic Interaction Detection (CHAID) #Genetic Algorithm (GA)

목차

Abstract
1. Introduction
2. Material
3. Method
4. Results
5. Conclusion
Reference

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
Bertoni, N., Burnett, C., Cruz, M. S., Andrade, T., Bastos, F. I., Leal, E., and Fischer, B. (2014), Exploring sex differences in drug use, health and service use characteristics among young urban crack users in Brazil, International Journal for Equity in Health, Vol. 13, No.1, pp. 70-80. Bonham, D. R., Goodrum, P. M., Littlejohn, R., and Albattah, M. A. (2017), Application of data mining techniques to quantify the relative influence of design and installation characteristics on labor productivity, Journal of Construction Engineering and Management, Vol. 143, No. 8, pp. 52-62. Deb, K., Agrawal, S., Pratap, A., and Meyarivan, T. (2000), A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization: NSGA-II, Proceedings of International Conference on Parallel Problem Solving from Nature, ICPPSN, 18-20 Sep, Paris, France, Vol. 6, pp. 849-858. Diaz-Perez, F. M. and Bethencourt-Cejas, M. (2016), CHAID algorithm as an appropriate analytical method for tourism market segmentation, Journal of Destination Marketing & Management, Vol. 5, No. 3, pp. 275-282. Gandomi, A. H., Sajedi, S., Kiani, B., and Huang, Q. (2016), Genetic programming for experimental big data mining: a case study on concrete creep formulation, Automation in Construction, Vol. 70, pp. 89-97.

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