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이용수142
Ⅰ. 서 론 11.1 연구배경 및 목적 11.2 연구방법 및 범위 2Ⅱ. 이론적 배경 및 관련연구 42.1 통계적 방법 42.1.1 이원배치 분산분석(Two-way-ANOVA) 42.2 군집분석 방법 52.2.1 계층적 군집분석 52.2.2 비계층적 군집분석 62.3 클래스 불균형 데이터의 분류 성능 향상을 위한 방법 72.4 머신러닝 분류분석 방법 82.4.1 로지스틱 회귀분석 92.4.2 의사결정나무 102.4.3 XGBoost 122.5 관련 연구 132.5.1 식품 소비와 대사성 질환 연관성 연구 132.5.2 이원변량 분산분석 (Two-way ANOVA) 14Ⅲ. 연구대상 및 방법 163.1 연구대상 정의 163.1.1 변수 정의 163.1.2 데이터 전처리 193.2 연구 방법 203.2.1 Two-way ANOVA 203.2.2 군집분석 203.2.3 머신러닝 20Ⅳ. 분석 결과 224.1 연구대상자의 인구통계학적 특성 204.2 환자군-대조군의 통계적 분석을 통한 특성 비교 244.3 식품 소비 특성과 대사성 질환 간 상관 분석 254.4 식품 소비 특성의 정의를 위한 군집분석 284.4.1 대사성 질환 진단 후 군집 이동 및 특성 비교 314.5 식품 소비에 따른 대사성 질환 분류분석 324.5.1 SMOTE를 활용한 클래스 균형화 324.5.2 로지스틱 회귀를 이용한 분류 모델 334.5.3 의사결정나무를 이용한 분류 모델 344.5.4 XGBoost를 이용한 분류 모델 36Ⅴ. 결론 및 향후 연구 37참 고 문 헌 40
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