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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김상민 (성균관대학교) 김재직 (성균관대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제33권 제5호
발행연도
2020.10
수록면
591 - 601 (11page)

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자기조직화지도는 고차원의 원자료를 노드들로 이루어진 저차원의 공간으로 투영하는 비지도학습 방법이다. 이 방법은 고차원의 자료를 노드들을 사용하여 2 또는 3차원의 공간에서 시각화할 수 있고, 이를 통해 자료의 특성을 탐색하는데 유용하다. 자료의 구조를 파악하기 위해 종종 노드들에 대한 군집분석을 시도하는데, 군집분석의 중요한 문제중 하나는 군집의 개수를 결정하는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 군집타당성지수들이 지금까지 개발되어 왔고, 이러한 지수들은 자기조직화지도의 노드들의 군집분석에 직접적으로 적용될 수 있다. 그러나, 자기조직화 지도가 원자료의 위상적 특성을 저차원 공간에 반영할 수 있다는 특징을 갖는데 반해, 이러한 일반적인 지수들은 이를 고려하지 않는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 원자료의 위상적 특성을 고려한 노드들 사이의 연결강도를 기반으로 하는 군집타당성지수를 제안한다. 이 새로운 군집타당성지수의 성능은 모의실험을 통해 기존의 군집타당성지수들과의 비교되고 검증된다.
#cluster validity index #self-organizing map #connectivity #cluster analysis #군집타당성지수 #자기조직화지도 #연결강도 #군집분석

목차

Abstract
1. 서론
2. 배경
3. 연결강도에 기반한 군집타당성지수
4. 모의실험
5. 결론 및 토의
References
요약

참고문헌 (0)

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