데이터마이닝에서의 군집화 기법 비교

박희창; 조광현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박희창 조광현

저널정보: 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제8권 제2호

발행연도: 2006.1

수록면: 585 - 596 (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 룰 등을 발견하는데 사용된다. 데이터마이닝 기법 중 하나인 군집분석기법은 군집의 수 혹은 군집의 구조에 대한 가정이 없으며, 다양한 특성을 지닌 관찰대상을 유사성을 바탕으로 군집을 형성하고, 형성된 군집의 특성을 파악하여 군집들 사이의 관계를 분석하는 기법으로 PAM, CLARA, CLARANS, k-means, Twostep 등 다양한 군집분석 알고리즘이 있다. 본 논문에서는 데이터마이닝에서 가장 많이 활용되고 있는 k-평균 군집분석과 Twostep 군집분석에 대한 알고리즘 및 모형화 단계를 비교한 후, 실제 예제에 적용하여 두 군집분석에 대한 군집 결과 및 각 군집 간 속성들의 차이를 비교하고자 한다. 주요용어 : 군집분석, 데이터마이닝, k-평균 군집분석, Twostep 군집분석, AIC, BIC.

#군집분석 #데이터마이닝 #k-평균 군집분석 #Twostep 군집분석 #AIC #BIC. #AIC #BIC #clustering #data mining #k-means clustering #twostep clustering.

참고문헌 (10)

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Chiu, T / 2001 / A Robust and Scalable Clustering Algorithm for Mixed Type Attributes in Large Database Environment : 263 ~ 268

Ester, M / 1996 / A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise, in Second International Conference on Knowledge Discovery and Data

Kaufman / 1990 / Finding Groups in Data An Introduction to Cluster Analysis

MacQueen / 1967 / Some methods for classification and analysis of multivariate observations : 281 ~ 297

Ng / 1994[2005년12월접수 / Efficient and effective clustering method for spatial data mining 2006년 3월 채택 ]Comparison of Clustering Algorithms in Data MiningHee-Chang Par

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박희창

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조광현

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