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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제19권 제2호
발행연도
2017.1
수록면
689 - 697 (9page)

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군집분석은 유사한 특성을 지닌 관측치들을 동일한 그룹으로 분류하는 분석 기법이다. k-평균 군집분석은 관측치들과 군집 평균의 유클리디언 거리의 합을 최소화하는 그룹을 찾는 최적화 기법을 통해 자료를 군집으로 분류한다. 실제 자료의 경우 일부 변수에서 결측이 발생하는 경우가 흔하며 결측을 포함한 자료에 대하여 군집분석을 실시하는 경우 결측이 발생한 관측치를 제거한 후 분석을 실시하는 것이 일반적이다. 하지만 이 경우 결측이 발생한 자료는 어느 군집에도 할당할 수 없고 각 그룹의 평균의 추정에 편향이 발생할 가능성이 높다. 따라서 결측치를 포함한 자료를 군집분석에 포함하기 위하여 흔히 사용되는 방법은 결측값에 대해 대체를 실시한 후 대체된 자료에 대하여 군집분석을 실시하는데 이 경우 군집 정보를 포함하지 않고 대체를 실시하는 단점을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 결측치에 대한 대체를 실시할 때 군집 정보를 이용하여 대체하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 본 연구에서 제안한 방법을 군집 정보를 포함하지 않고 대체를 실시한 후 군집분석을 실시하는 경우와 비교하였는데 본 연구에서 제안한 대체 방법이 더 나은 결과를 보였다.
#결측자료 #k-평균 #군집분석 #대체. #cluster analysis #missing data #k-means #imputation.

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참고문헌 (14)

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Aittokallio, T. / 2010 / Dealing with missing values in large-scale studies : Microarray data imputation and beyond / Briefings in Bioinformatics 11 : 253 ~ 264 google schola Everitt, B. S. / 2001 / Applied Multivariate Data Analysis google schola Gajawada, S. / 2012 / Missing value imputation method based on clustering and nearest neighbours / International Journal of Future Computer and Communication 1 : 206 ~ 208 google schola Jain, A. K. / 2010 / Data clustering : 50 years beyond k-means / Pattern Recognition Letters 31 : 651 ~ 666 google schola Li, D. / 2004 / Towards missing data imputation: A study of fuzzy k-means clustering method / Proceedings of 4th International Conference of Rough Sets and Current Trends in Comput google schola

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