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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제7권 제2호
발행연도
2005.1
수록면
465 - 476 (12page)

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데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 각종 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 규칙 등을 발견하는데 사용된다. 본 논문에서는 2001년에 조사된 경남 사회지표조사 자료에서 도민의 환경 의식을 파악하여 보다 세분화된 지역여론을 반영한 환경정책 수립을 위한 정보를 파악하기 위해 k-평균 군집분석을 적용하고자 한다. 비 계층적 방법 중의 하나인 k-평균 군집분석은 계층적 군집분석에 비하여 연구자가 각 군집의 결과를 비교하여 군집의 특성이 가장 잘 파악되는 k개의 군집을 선택할 수 있는 장점이 있다. 또한 군집별 속성을 분석하기 위해 카이제곱 검정과 Scheffe 검정법을 사용하여 군집별 속성을 파악하고자 한다. 본 연구 결과를 바탕으로 도민의 환경 의식을 파악하여 보다 세분화된 지역여론을 반영한 환경정책 수립에 기여할 수 있을 것이다.
#군집분석 #데이터마이닝 #환경 정보화 #k-평균 군집분석. #clustering #data mining #environmental information #k-means clustering.

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참고문헌 (20)

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Ester M / 1999 / A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise in google schola Kaufman / 1990 / Finding Groups in Data An Introduction to Cluster Analysis google schola MacQueen / 1967 / Some methods for classification and analysis of multivariate observations : 281 ~ 297 google schola Ng / 1994 / Efficient and effective clustering method for spatial data mining : 144 ~ 155 google schola 강한구 / 2003 / 보험 CRM에서 데이터마이닝 기법의 응용연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (2) : 307 ~ 322 google schola

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