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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제15권 제6호
발행연도
2013.1
수록면
3,101 - 3,109 (9page)

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다변량 분석 중 군집분석(cluster analysis)은 주어진 관측개체를 몇 개의 군집으로 나눔으로써 군집을 이해하고 효율적으로 활용하기 위한 분석방법이다. 군집분석에서 군집의 적절한 개수를 추정하는 것은 중요한 문제이며 지금까지 많은 연구가 진행되어왔다. 군집의 개수를 결정하는 방법들의 대부분은 군집내의 제곱거리와 군집간의 제곱거리를 이용하는 것이다. 하지만 연구자의 주관적인 의견이 많이 반영되고 정확한 결과를 제공해주지 못한다는 문제점이 있다. 최근에는 군집내, 군집간의 거리개념을 넘어서 군집의 안정성에 관한 연구도 많이 진행되고 있다. 특히 군집화 불안정성을 최소화하는 군집개수를 최적의 군집개수로 결정하는 알고리즘들이 제안되었다(Wang, 2010; Fang, Wang, 2012). 본 연구에서는 기존의 방법을 개선하여 연관성측도로 군집화 불안정성을 측정하는 새로운 군집개수 결정 알고리즘을 제안하였다. 실제 데이터에 새로운 방법을 적용시킨 결과, 기존 방법보다 군집개수 결정에서 우수함을 확인할 수 있었다.
#군집분석 #교차타당성 방법 #붓스트랩 #k-평균 군집방법 #연관성측도. #cluster analysis #bootstrap #cross-validation #k-means clustering #association.

목차

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참고문헌 (17)

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Caliniski, R. B. / 1974 / A dendrite method for cluster analysis / Communications in Statistics 3 : 1 ~ 27 google schola Cohen, J. / 1960 / A coefficient of agreement for nominal scales / Educational and Psychological Measurement 20 (1) : 37 ~ 46 google schola Fang, J. / 2012 / Selection of the number of clusters via the bootstrap method / Computation Statistics and Data Analysis 56 : 468 ~ 477 google schola Hartigan, J. A. / 1975 / Clustering Algorithms / Wiley google schola Jaccard, P. / 1902 / Lois de distribution florale / Bulletin de la Societe Vaudoise des Sciences Naturelles 38 : 67 ~ 130 google schola

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