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논문 기본 정보

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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제17권 제4호
발행연도
2015.1
수록면
1,839 - 1,847 (9page)

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군집분석은 현업에서 많이 활용되고 있는 데이터 마이닝 기법 중의 하나로 다양한 특성을 내포하고 있는 엄청난 크기의 데이터 집단을 아무런 가정 없이 유사성 측도만을 이용하여 데이터베이스에 포함되어 있는 객체를 비슷한 군으로 묶는 기법이다. 본 논문에서는 유사성의 정도와 방향을 동시에 나타내주는 확률적 흥미도 측도 기반 유사성 측도들 중에서 모든 주변 비율을 고려한 측도들에 대해 대소 관계를 수학적으로 규명하는 동시에 실제 데이터와 모의실험 데이터를 이용하여 좀 더 구체적으로 측도들 간의 관계를 살펴보았다. 실제 데이터를 분석한 결과, SCohen, SMP, SPhi, 그리고 SFleiss는 PIM과 동일한 부호를 가지는 반면에 Sphi의 제곱인 SDoo는 모든 경우에 양의 값으로 나타났다. 또한 측도들의 절대값의 크기를 오름차순으로 정리하면 SDoo, SCohen, SMP, SPhi,SFleiss 의 순으로 나타나는 사실을 수학적으로 증명하였다. 모의실험을 통해 SDooSCohen의 대소 관계를 좀 더 구체적으로 알아본 결과, SDoo를 제외한 모든 측도들이 PIM과 동일한 부호를 가지는 것을 알 수 있으며, PIM이 양의 값을 갖는 경우 각 측도들의 절대값의 크기는 SDoo, SCohen, SMP, SPhi, SFleiss의 순으로 나타났다. 그러나 PIM이 음인 경우 동일 방향 빈도에 비해 반대 방향 빈도가 현격하게 크게 되면 SDoo와 의 SCohen순위가 뒤바뀐다는 사실을 확인하였다.
#군집 분석 #데이터 마이닝 #유사성 측도 #주변 비율 #확률적 흥미도 측도 #cluster analysis #data mining #marginal probability #probabilistic interestingness measure #similarity measure

목차

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참고문헌 (25)

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Choi, S. S. / 2010 / A survey of binary similarity and distance measures / Journal on Systemics, Cybernetics and Informatics 8 (1) : 43 ~ 48 google schola Cohen, J. / 1960 / A coefficient of agreement for nominal scales / Educational and Psychological Measurement 20 : 37 ~ 46 google schola Doolittle, M. H. / 1885 / The verification of predictions / Bulletin of the Philosophical Society of Washington 7 : 122 ~ 127 google schola Fleiss, J. L. / 1975 / Measuring agreement between two judges on the presence or absence of a trait / Biometrics 31 : 651 ~ 659 google schola Imberman, S. / 2002 / Using dependency/association rules to find indications for computerized tomography in a head trauma dataset / Artificial Intelligence in Medicine 26 : 5 google schola

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