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다중대응분석과 K-means 군집분석의 새로운 결합
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 김동현 | - |
| dc.contributor.author | 이계민 | - |
| dc.date.accessioned | 2023-01-02T08:17:02Z | - |
| dc.date.available | 2023-01-02T08:17:02Z | - |
| dc.date.issued | 2022-11 | - |
| dc.identifier.issn | 1598-9402 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/29577 | - |
| dc.description.abstract | 범주형 자료에 대한 다중대응분석은 변수들 간에 연관관계를 탐색하는데 좋은 도구이지만, 개체들 간의 이질적인 그룹들이 존재하는지 여부를 조사하기는 쉽지 않다. 본 논문에선 개체들을 유사한 그룹으로 분류하기 위해, 다중대응분석과 K-means 군집분석을 결합하는 새로운 방법을 제안하였다. 모의실험 연구를 통해, 제안된 방법과 대응분석과 군집분석을 결합한 기존의 여러 방법들, 다중대응분석과 군집분석을 순차적으로 적용한 방법 및 군집분석만을 사용하는 방법을 비교하였다. 모의실험 결과, 제안된 방법이 실제 군집을 찾아내는 성능 면에서 다른 방법에 비해 보다 우수하거나 비슷한 성능을 보였다. | - |
| dc.format.extent | 10 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국데이터정보과학회 | - |
| dc.title | 다중대응분석과 K-means 군집분석의 새로운 결합 | - |
| dc.title.alternative | New link of multiple correspondence analysis and K-means cluster analysis | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국데이터정보과학회지, v.33, no.6, pp 1043 - 1052 | - |
| dc.citation.title | 한국데이터정보과학회지 | - |
| dc.citation.volume | 33 | - |
| dc.citation.number | 6 | - |
| dc.citation.startPage | 1043 | - |
| dc.citation.endPage | 1052 | - |
| dc.identifier.kciid | ART002901374 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 교대최소제곱법 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 다중대응분석 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 차원축소 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | K-means 군집분석. | - |
| dc.subject.keywordAuthor | lternating least square | - |
| dc.subject.keywordAuthor | dimension reduction | - |
| dc.subject.keywordAuthor | multiple correspondence analysis | - |
| dc.subject.keywordAuthor | K-means cluster analysis. | - |
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