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다중대응분석과 K-means 군집분석의 새로운 결합
New link of multiple correspondence analysis and K-means cluster analysis
- 김동현;
- 이계민
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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.
키워드
교대최소제곱법; 다중대응분석; 차원축소; K-means 군집분석.; lternating least square; dimension reduction; multiple correspondence analysis; K-means cluster analysis.
- 제목
- 다중대응분석과 K-means 군집분석의 새로운 결합
- 제목 (타언어)
- New link of multiple correspondence analysis and K-means cluster analysis
- 저자
- 김동현; 이계민
- 발행일
- 2022-11
- 저널명
- 한국데이터정보과학회지
- 권
- 33
- 호
- 6
- 페이지
- 1043 ~ 1052