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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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(CRM) 과정을 도표로 정리하여 설명한다. 2) 고객이탈방지를 위한 데이터마이닝의 활용단계를 설명한다. 3. 제4장의 연구과제 자료를 대상으로 평균연결법에 의한 계층적 군집화를 시행하고 나무그림을 산출한 후 적절한 수를 제시하라. (10점)
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평균 연결법(집단간)을 이용한 덴드로그램(dendrogram)으로 수직축은 각각의 변수를, 수평축은 상대적인 거리를 5단위로 표준화하여 나타내고 있다. 가장 먼저 군집화 되는 것은 ‘제품의 브랜드’, ‘제품의 품질’, 그리고 ‘디자인’이며, 그
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평균노동시간, 물가, 소득수준 등의 변수를 사용하여 46개 도시에 대한 군집분석을 다음과 같이 실시하라
(1) 각 변수의 표준화한 값을 구하라.
(2) 최장연결법을 이용하여 도시들을 군집화하고 수형도로 표현하라. 몇 개의 군집이 적절하다고
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연결법으로 군집화를 수행하고 나무형 그림을 그리시오. (4) 완전 연결법에 의한 군집화 결과를 단일 연결법에 의한 군집화 결과와 비교하시오. 3. 클레멘타인 Telco CAT 자료 셋 (www.knou.ac.kr/~sskim/churnlog.txt)을 이용하여 K-평균 군집분석을 행하고
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