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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      요인분석을 이용한 최적 군집화 = An Optimal Clustering Using Factor Analysis

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      Clustering is an unsupervised learning approach for machine learning. According to diverse reasons, the outliers occur in the clustering. So, the cluster analysis has been a difficult problem. Many researches have been studied on the clustering with outliers. But the good clustering methods have not been yet. In this paper, we proposed an optimal clustering using factor analysis to settle this problem. We verify the performance fo our method using the experimental results by UCI machine learning repository.
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      Clustering is an unsupervised learning approach for machine learning. According to diverse reasons, the outliers occur in the clustering. So, the cluster analysis has been a difficult problem. Many researches have been studied on the clustering with o...

      Clustering is an unsupervised learning approach for machine learning. According to diverse reasons, the outliers occur in the clustering. So, the cluster analysis has been a difficult problem. Many researches have been studied on the clustering with outliers. But the good clustering methods have not been yet. In this paper, we proposed an optimal clustering using factor analysis to settle this problem. We verify the performance fo our method using the experimental results by UCI machine learning repository.

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