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저자정보
저널정보
한국산업경영시스템학회 산업경영시스템학회지 산업경영시스템학회지 제37권 제4호
발행연도
2014.1
수록면
239 - 244 (6page)

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The conventional clustering approaches are mostly based on minimizing total dissimilarity of input and output. However,the clustering approach may not be helpful in some cases of clustering decision making units (DMUs) with production featureconverting multiple inputs into multiple outputs because it does not care converting functions. Data envelopment analysis (DEA)has been widely applied for efficiency estimation of such DMUs since it has non-parametric characteristics. We propose a newclustering method to identify groups of DMUs that are similar in terms of their input-output profiles. A real world exampleis given to explain the use and effectiveness of the proposed method. And we calculate similarity value between its result andthe result of a conventional clustering method applied to the example. After the efficiency value was added to input of K-meansalgorithm, we calculate new similarity value and compare it with the previous one.
#DEA #Clustering #K-Means Clustering

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/ 2012 / Florida Agency for Health Care Administration / AHCA Inpatient Data google schola / 2012 / Florida Agency for Health Care Administration / Florida Hospital Financial Data google schola Amin, G. / 2011 / Some Clarifications on the DEA Clustering / European Journal of Operations Research 215 : 498 ~ 501 google schola Banker, R. D. / 1984 / Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis / Management Science 40 : 1078 ~ 1092 google schola Ben-Arieh, D. / 2012 / Data Envelopment Analysis of Clinics with Sparse Data : Fuzzy Clustering Approach / Computers and Industrial Engineering 63 : 13 ~ 21 google schola

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