비유사성 측정을 위한 준거리 연산

강태원; 김영희; 김용찬

doi:10.14801/jkiit.2018.16.3.17

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강태원 (강릉원주대학교) 김영희 (광운대학교) 김용찬 (강릉원주대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제16권 제3호(JKIIT, Vol.16, No.3)

발행연도: 2018.3

수록면: 17 - 24 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2018.16.3.17

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분류, 군집화, 추천 같은 다양한 데이터 분석은 데이터 항목의 비유사성 즉, 거리를 측정하는 것으로 시작한다. 데이터 집합의 거리관계는 항목들의 거리를 나타내는 거리행렬로 나타낼 수 있는데, 어떤 데이터 집합은 거리행렬을 구하기 어렵다. 준거리 조건은 삼각부등식을 만족하는 것으로 거리척도의 최소조건이다. 이 논문은 주어진 데이터 집합에서 준거리 관계를 생성하는 행렬연산 min_sum을 제안하고, 이 연산과 일반적인 거리척도를 위한 조건과의 관계에 대한 정리를 생성하였다. 그리고 이 연산이 데이터 집합으로부터 직관적으로 만든 잠재적 거리행렬을 준거리 조건을 만족하는 행렬로 변환함을 증명하였다. 의원들의 1년치 실제 투표 데이터를 사용한 투표성향 군집화에 적용한 결과 거리척도로서 효과적임을 확인하였다.

#dissimilarity #quasi-distance #distance matrix #metric #clustering

참고문헌 (9)

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[단행본] - A. D. Gordon / 1981 / Classification : Methods for the Exploratory Analysis of Multivariate Data, Measuring Dissimilarity, Chap 2 / Chapman and Hall : 13 ~ 32

[학술지(정기간행물)] - Rui Xu / 2005 / Survey of Clustering Algorithms / IEEE Transactions on Neural Networks 16 (3) : 645 ~ 678

[단행본] - Drew Conway / 2012 / Machine Learning for Hackers / O'Reilly Media : 241 ~

[학술지(정기간행물)] - J. C. Gower / 1971 / A General Coefficient of Similarity and Some of Its Properties / Biometrics 27 (4) : 857 ~ 871

[학술지(정기간행물)] - J. C. Gower / 1986 / Metric and Euclidean Properties of Dissimilarity Coefficients / Journal of Classification 3 (1) : 5 ~ 48

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