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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 제2호
발행연도
2009.1
수록면
851 - 858 (8page)

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CART, CHAID, QUEST와 같이 데이터마이닝에서 자주 사용되는 대부분의 의사결정나무 알고리즘들은 반응변수가 일변량인 경우에만 분석이 가능하다. 따라서 반응변수가 다변량일 경우에는 기존의 의사결정나무분석을 수행하는데 한계가 있다. 최근 다변량 반응을 분석할 수 있는 방법으로 마할라노비스 거리를 이용한 다변량 의사결정나무, 일반화 엔트로피지수를 이용한 의사결정나무 등이 제안되어 있으나 이들은 한 가지 형태의 다변량 반응변수(연속형 변수들, 또는 범주형 변수들)에만 적용 가능하였다. 본 논문은 기존의 방법론의 계량을 통해 범주형과 연속형 변수가 혼합된 다변량 반응변수인 경우에 대한 새로운 알고리즘을 제안하고, 모의실험을 통해 마할라노비스 거리를 이용한 방법이 다소 우수함을 보였다.
#의사결정나무 #다변량 혼합반응 #마할라노비스 거리 #Gower의 거리. #decision tree #mixed response #Mahalonobis distance #Gower's distance.

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참고문헌 (7)

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Gower, J. C / 1971 / A General Coefficient of Similarity and Some of Its Properties / Biometrics 27 (4) : 857 ~ 871 google schola Segal, M. R / 1992 / Tree-Structured Methods for Longitudinal Data / Journal of the American Statistical Association 87 (418) : 407 ~ 418 google schola Zhang, H. P / 1998 / Classification Tree for Multiple Binary Responses / Journal of the American Statistical Association 93 : 180 ~ 193 google schola 강한구 / 2003 / 보험 CRM에서 데이터마이닝 기법의 응용연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (2) : 307 ~ 322 google schola 김규곤 / 2003 / 데이터마이닝에서의 분류방법에 관한 연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (1) : 101 ~ 12 google schola

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