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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 제7권 제4호
발행연도
2005.1
수록면
1,271 - 1,279 (9page)

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군집분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상을 유사성을 바탕으로 동질적인 집단으로 분류하는 데 쓰이는 기법으로 본 논문에서는 군집분석의 알고리즘 중 하나인 k-평균 군집분석을 사용한다. 비 계층적 방법 중의 하나인 k-평균 군집분석은 계층적 군집분석에 비하여 연구자가 각 군집의 결과를 비교하여 군집의 특성이 가장 잘 파악되는 k개의 군집을 선택할 수 있다. k-평균 군집분석은 시장 조사, 패턴 분석, 패턴 인식, 이미지 처리 등과 같은 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 논문에서는 각 연도별 폐기물 발생량에 대하여 데이터 융합의 방법으로 k-평균 군집분석을 적용하여 각 연도별 발생량에 대한 군집의 특성이 명확히 구분되는 하나의 대표된 정보를 추출하고 이 정보를 바탕으로 1999년 2002년 경상남도에서 조사된 경남통계연보에서 추출된 지역 여건 데이터의 특성을 파악한다. 본 연구 결과를 바탕으로 보다 세분화된 지역여론을 반영한 환경정책 수립에 기여할 수 있을 것이다.
#군집분석 #데이터마이닝 #데이터 융합 #폐기물 데이터베이스 #k-평균 군집분석. #clustering #data mining #data fusion #k-means clustering #waste database.

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참고문헌 (16)

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Ester M / 1999 / A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise : 226 ~ 231 google schola Hall / 1991 / Survey of commercial software for multisensor data fusion : 98 ~ 109 google schola Huang,Z / 1997 / Clustering Large Data Sets with Mixed Numeric and Categorical Values : pp 21- ~ 34 google schola Kaufman / 1990 / Finding Groups in Data An Introduction to Cluster Analysis google schola MacQueen / 1967 / Some methods for classification and analysis of multivariate observations : 281 ~ 297 google schola

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