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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이승훈 (고려대학교) 송주원 (고려대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
905 - 922 (18page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

확률적reduced K-means 군집분석
이승훈 ,  송주원 응용통계연구 2021.12 학술저널
확률적 reduced K-means 군집분석
이승훈 통계학과 2021.01 학위논문

초록· 키워드

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라벨 없이 진행되는 비지도 학습 중 하나인 군집분석은 자료에 어떤 그룹이 내포되어 있는지 사전 지식이 없을 경우에 군집을 발굴하고, 군집 간의 특성 차이와 군집 안에서의 유사성을 분석하고자 할 때 유용한 방법이다. 기본적인 군집분석 중 하나인 K-means 방법은 변수의 개수가 많아질 때 잘 동작하지 않을 수 있으며, 군집에 대한 해석도 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 고차원 자료의 경우 주성분 분석과 같은 차원 축소 방법을 사용하여 변수의 개수를 줄인 후에 K-means 군집분석을 행하는 Tandem 군집분석이 제안되었다. 하지만 차원 축소 방법을 이용해서 찾아낸 축소 차원이 반드시 군집에 대한 구조를 잘 반영할 것이라는 보장은 없다. 특히 군집의 구조와는 상관없는 변수들의 분산 또는 공분산이 클 때, 주성분 분석을 통한 차원 축소는 오히려 군집의 구조를 가릴 수 있다. 이에 따라 군집분석과 차원 축소를 동시에 진행하는 방법들이 제안되어 왔다. 그 중에서도 본 연구에서는 De Soete와 Carroll (1994)이 제안한 방법론을 확률적인 모형으로 바꿔 군집분석을 진행하는 확률적 reduced K-means를 제안한다. 모의실험 결과 차원 축소를 배제한 군집분석과 Tandem 군집분석보다 더 좋은 군집을 형성함을 알 수 있었고 군집 당 표본 크기에 비해 변수의 개수가 많은 자료에서 기존의 비 확률적 reduced K-means 군집분석에 비해 우수한 성능을 확인했다. 보스턴 자료에서는 다른 군집분석 방법론보다 명확한 군집이 형성됨을 확인했다.
#cluster analysis #dimension reduction #unsupervised learning #EM-algorithm #high-dimension #군집분석 #차원 축소 #비지도 학습 #EM 알고리듬 #고차원

목차

Abstract
1. 서론
2. Reduced K-means 군집분석
3. 확률적 reduced K-means 군집분석
4. 모의실험
5. 보스턴 자료분석
6. 결론
References
요약

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