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    동질 클러스터 기법에 관한 연구 = A Study of the Clustering for Similar Data

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    Homegenoeous clustering give the characteristics for data that we consider the decision for the industrial system. On similarties for data we make those decisions easily. We usually consider the method of classification and Multidimendional scaling techniques for analysis of homogeneous data. We consider the clustering for a set of observed similarties and distance between every pair of items to find a characteristic of the items. Therefore, in this paper we propose the clustering method for the proper decision of similarties and homogeneous items.
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    Homegenoeous clustering give the characteristics for data that we consider the decision for the industrial system. On similarties for data we make those decisions easily. We usually consider the method of classification and Multidimendional scaling te...

    Homegenoeous clustering give the characteristics for data that we consider the decision for the industrial system. On similarties for data we make those decisions easily. We usually consider the method of classification and Multidimendional scaling techniques for analysis of homogeneous data. We consider the clustering for a set of observed similarties and distance between every pair of items to find a characteristic of the items. Therefore, in this paper we propose the clustering method for the proper decision of similarties and homogeneous items.

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    목차 (Table of Contents)

    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 사전결과
    • 1. 거리의 척도
    • 2. 군집의 결정방법
    • Ⅲ. 예제
    • Ⅰ. 서론
    • Ⅱ. 사전결과
    • 1. 거리의 척도
    • 2. 군집의 결정방법
    • Ⅲ. 예제
    • Ⅳ. 결론
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