인위적 데이터를 이용한 반복적 K-평균 군집분석 프로그램의 비교|RISS 상세보기

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국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 이미 알려져 있는 군집구조를 지닌 인위적 데이터를 사용하여 반복적 군집분석 프로그램(CCA와 CONCLUS)과 보다 전통적인 단순군집분석 프로그램(One-shot Clustering Program; Howard-Harris)의 성과를 비교하였다. 전반적으로 CONCLUS 프로그램이 이미 알려진 군집구조를 가장 잘 발견하는 것으로 나타났다. 또한 분석대상자료에 많은 소음이 있으리라고 여겨지는 경우는 Howard-Harris 프로그램을, 추가적인 소음변수가 있으리라고 여겨지는 경우는 CONCLUS 프로그램을 사용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 그리고 도출하고자 하는 군집의 수에 관계없이 항상 CONCLUS 프로그램을 사용하는 것이 바람직할 것으로 보여진다.

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본 연구에서는 이미 알려져 있는 군집구조를 지닌 인위적 데이터를 사용하여 반복적 군집분석 프로그램(CCA와 CONCLUS)과 보다 전통적인 단순군집분석 프로그램(One-shot Clustering Program; Howard-Harri...

목차 (Table of Contents)

Ⅰ.서론
1.K-평균 군집분석
2.연구목적
Ⅱ.K-평균 군집분석 프로그램
1.Howard-Harris 프로그램

Ⅰ.서론
1.K-평균 군집분석
2.연구목적
Ⅱ.K-평균 군집분석 프로그램
1.Howard-Harris 프로그램
2.Convergent Cluster Analysis(CCA) 프로그램
3.CONCLUS 프로그램
Ⅲ.연구 방법
1.군집조성 프로그램
2.실험설계
3.군집구조의 추출(recovery) 측정척도
Ⅳ.Monte Carlo 실험결과
Ⅴ.요약 및 향후 연구방향

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