차원축소를 이용한 군집분석결과의 비교분석 = Prediction on the Number of Clusters by Using Dimensional Reduction

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 p-변량 자료의 구조를 파악하고, 관련이 있는 변수들을 p보다 적은q-차원(p≥q)으로 축소하였을 경우, 자료에 존재하는 군집수의 예측에 어떤 영향이 있는지 비교 분석하였다. q-차원으로 축소시, 주성분인자분석을 사용하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Cluster analysis is a primitive technique in which no assumptions are made concerning the data structure. A method predicting the number of cluster by using dimensional reduction is suggested with Rand's(1971) C? k=1,2 …, n-1, statistic. The principal factor analysis is used to reduce original p-variables into new q-variables(p≥q). simulation is conducted to compare the suggested method.