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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제11권 제6호
발행연도
2009.1
수록면
2,955 - 2,963 (9page)

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To find the appropriate number of clusters in a data set is very important issue in cluster analysis. In general, we do not know a real cluster structures, the number and composition of the groups for the given data. The silhouette plot is introduced and has been implemented to find the number of clusters with k-means clustering. Silhouette plot provides a very useful visible criterion to find the number of cluster in statistical cluster analysis. The silhouette plot is adapted to the well known real data sets to find the appropriate number of clusters.
#cluster analysis #hierarchical clustering #k-means clustering #number of clusters #silhouettes.

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참고문헌 (13)

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Almeida, J. A. S / 2007 / Improving hierarchical cluster analysis: A new method with outlier detection and automatic clustering / Chemometrics and Intelligent Laboratory Syst google schola Cox, T. F / 2005 / An introduction to mutivariate data analysis / Hodder Anold google schola Dillon, W. R / 1984 / Mutivariate analysis : Methods and application / John Wiley & Sons google schola Hartigan, J. A / 1978 / Algorithm AS 136 : A k-means clustering algorithm / Applied Statistics 28 : 100 ~ 108 google schola Kaufman, L / 1990 / Finding groups in data. An introduction to cluster analysis / Wiley google schola

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