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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 제8권 제4호
발행연도
2006.1
수록면
1,341 - 1,349 (9page)

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Determining the number of clusters is a very important issue in cluster analysis. Even though there are many criteria for the number of clusters we have no fully general and satisfactory one for every clustering method. Three main criteria used in commercial statistical packages are discussed through a small Monte Carlo study in the respect of detecting the correct number of clusters in hierarchical clustering.
#hierarchical clustering #cubic clustering criterion #pseudo F #pseudo t2.1. IntroductionClustering is a process of grouping a set of objects into classes of similar objects. Recently there are many new areas in which clustering technique is widely a

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/ 1974 / A Dendrite Method for Cluster Analysis Communications in Statistics : 1 ~ 27 google schola Fraley C. / 1998 / How Many Clusters? Clustering Method? Answers via Model-Based Cluster Analysis 41 : 578 ~ 588 google schola Fraley C. / 2002 / Model-Based Clustering, Discriminant Analysis, and Density Estimation 97 : 611 ~ 631 google schola Hartigan J / 1978 / Algorithm AS 136 : 100 ~ 108 google schola Jeong, K. M. / 2005 / A Note on Bayesian Information Criterion in Model-Based Clustering 7 : 1517 ~ 1529 google schola

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