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. . . . . . . 1.1 군집분석의 개념
1.2 유사성의 측도
1) 유클리디언 측도
2) 매치형 측도
1.3 계층적 군집방법(hierarchical clustering method)
1) 단일연결법(single linkage)
2) 완전연결법(complete linkage)
3) 평균연결법(average linkage)
4) 결과의 해석
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유사성을 나타내는 측도로 널리 쓰인다. 상관계수란 두 개체간의 선형적 관계의 정도를 의미한다. 만약 이면 두 개체가 양의 상관관계를 나타내며, 는 음의 상관관계이며, 는 상관관계가 없음을 의미한다. 이 거리의 특징은 자료의 결측이 있
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군집분석
- 군집분석의 의의와 기본원리
- 군집분석의 목적과 수행단계
- 군집분석을 위한 사전준비단계
- 유사성/거리의 측정방법 선정
- 군집화 방법의 결정
- 군집의 해석/특성분석
- 군집분석의 활용과 유의점
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분석방법이다. n개의 케이스에 대해서 p개의 특성변수가 있는 경우, 각 개체들간의 유클리드 거리행렬을 D 라고 하자. 유클리드 거리 제곱의 행렬을 이라 할 때, 개체들간의 비유사성 S 는 거리제곱의 행렬 의 선형함수로 주어지며, 이를 이용
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군집분석의 기본원리
군집분석의 기본원리는 분석하고자 하는 객체들의 여러 가지 특성을
유사성 거리로 환산하여, 유사성 거리가 가까운 대상들을 동일한 집단으로군집화(clustering)하는 것으로, 다음과 같은 3가지 중요한 과제가 있다.
①
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