메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제4호
발행연도
2017.1
수록면
1,821 - 1,829 (9page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
심볼릭 데이터(symbolic data)는 의료, 기업, 사회과학, 정부 등 다양한 분야에서 나타나고 있다. 심볼릭 데이터 분석은 특히 빅데이터의 복잡하고 다양한 데이터에 대한 주요한 분석방법으로 주목받고 있다. 심볼릭 데이터에서 주로 다루는 데이터로는, 구간값(interval-valued) 데이터, 다중값(multi-valued) 데이터, 히스토그램(histogram) 데이터 등이 있다. 통계학에서 전통적으로 다루고 있는 데이터도 심볼릭 데이터로 변환이 가능하다. 이는 데이터의 크기를 줄이는 방법으로 사용되기도 한다. 본 연구에서는 K-S 통계량(Kolmogorov-Smirnov statistic)을 이용하여 구간형 반응변수를 갖는 의사결정나무를 제안하고자 한다. 기존의 심볼릭 데이터에 대한 의사결정나무는 독립변수가 심볼릭인 경우에 대한 것이 대부분이어서 반응변수가 심볼릭인 경우에는 적용할 수 없다. 본 연구의 의사결정나무는 구간형 반응변수에 대해 분리변수를 찾기 위한 분리기준으로 K-S 통계량을 이용하였으며, K-S 통계량은 구간형 데이터의 경험적분포함수를 이용하였다(Lee, 2016). 실제 적용 사례로 국내 A병원의 혈압데이터(이완기, 수축기)에 대해 제안된 방법으로 의사결정나무를 구축하고 해석하였다. 제안된 방법이 구간형 자료에 대해 효율적임을 확인하였다.

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (10)

참고문헌 신청

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0