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저널정보
한국도시지리학회 한국도시지리학회지 한국도시지리학회지 제22권 제1호
발행연도
2019.1
수록면
177 - 190 (14page)

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Research for globalization and global cities has increased the variables on the catalog to explain globalization and global cities. This expansion of global city data requires a more efficient method which can simplify the process and understand analysis intuitively. The purpose of this study is to test a new SOM (self-organizing map) as an addition to global cities analytic methods comparing to the traditional method based on principal component analysis and k-means clustering. Most available 15 attributes for 75 global cities are collected for the research purpose. The principal component analysis found 4 factors, and global cities are classified into 5 types by k-means clustering. The self-organizing map analyzed the same data and visualized the clusters on U-matrix (unified distance matrix) and the patterns of the input attributes on component planes. Compared to the traditional process of data reduction, the SOM effectively visualize common attributes on component planes preserving the topological properties so that it is easy to analyze the relationship between attributes and cities. However, the outputs of the case classification are different from the outputs of the traditional methods. Most importantly, the SOM provides data-driven research with fewer decisions made by analysts than the traditional process.
#글로벌 도시 #주성분 분석 #k-평균 군집화 #자기조직화 지도.

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ACI / 2007 / Updated World Airport Traffic Report 2006 google schola Arribas-Bel, D. / 2013 / Benchmarking of world cities through Self-OrganizingMaps / Cities 31:248~257 google schola Beaverstock, J. V. / 2000 / Globalization and world cities: some measurement methodologies / Applied Geography 20:43~63 google schola Beaverstock, J. V. / 1999 / A roster of world cities / Cities 16(6):445~458 google schola EIU / 2010 / The Global Liveability Survey January 2010:Sample report google schola

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