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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이승주 (청주대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제25권 제6호
발행연도
2015.12
수록면
592 - 599 (8page)

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빅 데이터 환경에서 빅데이터를 분석하기 위한 새로운 방법의 필요성이 대두되고 있다. 데이터의 크기, 다양성, 그리고 적재 속도 등의 빅데이터 특성으로 인해 모집단의 추론에서 전체 데이터의 분석이 가능해졌기 때문이다. 그러나 전통적인 통계분석 방법은 모집단으로부터 추출된 확률표본에 초점이 맞추어져 있다. 따라서 기존의 통계적 접근방법은 빅데이터 분석에 적합하지 않은 경우가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 빅데이터분석을 위한 새로운 접근방법에 대하여 제안하였다. 특히 대표적인 다변량 통계분석 기법인 주성분 분석을 이용하여 효율적인 빅데이터분석을 위한 방법론을 연구하였다. 제안방법의 성능평가를 위하여 통계적 모의실험을 실시하였다.
#빅데이터 #주성분분석 #고유치 #빅데이터분석 #통계분석 #Big Data #Principal Component Analysis #Eigenvalue #Big Data Analysis #Statistical Analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 표본추출 방법을 이용한 주성분 분석
3. 주성분의 수 결정 기준
4. 모의실험 방법
5. 모의실험 결과
6. 결론
References

참고문헌 (27)

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[학술지(정기간행물)] - K. Pearson / 1901 / On lines and planes of closest fit to systems of points in space / Phil Mag 2 : 559 ~ 572 google schola [학술지(정기간행물)] - J. Gower / 1966 / Some distance properties of latent root and vector methods used in multivariate analysis / Biometrika 53 : 325 ~ 338 google schola [학술지(정기간행물)] - G. Arnold / 1993 / Interpretation of transformed axes in multivariate analysis / Applied Statistics 42 : 381 ~ 400 google schola [단행본] - I. Jolliffe / 2002 / Principal component analysis / Springer google schola [학술지(정기간행물)] - M. Oleksiak / 2005 / Natural variation in cardiac metabolism and gene expression in fundulus heteroclitus / Nature Genetics 37 : 62 ~ 72 google schola

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