차원축소자료에 대한 판별분석적용에서 군집분석의 활용성연구 = Applicability of Dimensional Reduction on Cluster Analysis and Discriminant Analysis

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 p-차원 자료의 구조를 파악하고, 관련이 있는 변수들을 의미있는 변수들의 집합인 q-차원(q≤p)으로 축소 시 주성분인자분석방법을 적용하였다.
인자분석의 적용 결과로 생성되는 자료에 대하여 판별분석과 군집분석을 동시적으로 실시한 후, 군집분석으로 형성된 선행군집자료에 판별분석을 적용하여 적정분류율을 계산하였다. 이때, 의미있게 축소된 자료에 대한 판별분석의 적용 시 군집방법의 활용성에 대하여 살펴보았다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Principal factor analysis is applied to reduce p-dlmensions into q-dlmensions (q≤p). Any partition of a collection of data points with p and q variables generated by the application of eight hierarchical clustering methods was re-classified by dlscriminant analysis. Then correct classification ratios are obtained for the application of dlscriminant analysis through each clustering method and the direct application of discriminant analysis. By comparing the correct classification ratios, the applicability of cluster analysis and discriminant analysis was considered.