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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제21권 제3호
발행연도
2010.6
수록면
471 - 480 (10page)

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군집방법은 탐색적 통계기법에서 매우 유용한 방법이나 최종 의사결정을 지지할 검정 통계량이 없는 것이 단점이다. 자료구조에서 살펴보면 군의 성격을 파악하는 변수가 있느냐 없느냐가 군집분석과 판별분석의 차이이다. 군집분석이 가장 이상적으로 이루어졌다면 그 프로파일의 분석결과가 판별분석과 같을 것이다. 이 점에 근거하여 비계층 분석의 대표적인 K-평균법 방법과 자기 조직화지도 군집분석의 유효성을 2009년 여자프로골프 선수들의 프로파일 분석을 통하여 비교 연구하였다.
#자기 조직화지도 #entropy #Classification ratio #self-organization maps #분류 비율 #엔트로피

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참고문헌 (7)

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1. [학술지(정기간행물)] - 김재희 / 2009 / 군집분석, 연결성, 실루엣, 한우 관능평가데이터, 군집분석 비교 및 한우 관능평가데이터 군집화 / 응용통계연구 22 (4) : 745 ~ 758 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 조미혜 / 2008 / Analyzing Customer Management Data by Data Mining: Case Study on Churn Prediction Models for Insurance Company in Korea / 한국데이터정보과학회지 19 (4) : 1007 ~ 1018 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Hartigan, J. A. / 1979 / K-means clustering algorithm / Applied Statistics 28 : 100 ~ 108 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 김대학 / 2009 / A practical application of cluster analysis using SPSS / 한국데이터정보과학회지 20 (6) : 1207 ~ 1212 google schola 5. [단행본] - Martignon, R. / 2005 / Data mining using SAS enterprise miner / Authorhouse google schola

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