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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 7 - 17 (11page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2021.19.5.7
이용수
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본 연구는 기존의 k-평균 군집화 방법을 개선한 2단계 k-평균 군집화 방법을 제안하고 예측성능 개선 여부를 확인하기 위하여 다양한 머신러닝 기법들과 비교하였다. 2단계 k-평군 군집화 방법은 실제 예측값에 보다 근접한 군집을 탐색하므로써 예측 정확성을 높이고 연산 효율성을 확보할 수 있는 방법으로 고안되었다. 미국의 주택가격 시계열 자료에 2단계 k-평균 군집화 방법을 적용한 결과, 본 기법은 다른 머신러닝 기법의 예측값들보다 실제 주택가격에 근접한 예측값을 나타내어, 기존의 k-평균 군집화 방법보다 개선된 예측성능을 보였다. 또한, 본 기법은 상대적으로 적은 크기의 군집을 사용함에도 불구하고 비교적 안정적인 예측값을 나타내었다. 이러한 분석결과는 2단계 k-평균 군집화 방법을 통해 예측에서의 정확성과 안정성을 동시에 개선할 수 있으며, 자료의 규모가 충분치 않은 경우에도 본 기법의 실용성이 유효할 수 있음을 시사한다고 볼 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구방법
Ⅳ. 분석결과
Ⅴ. 결론 및 향후 과제
References
참고문헌 (32)
참고문헌 신청
M. A. Tayal / 2010 / Review on various clustering methods for the image data / Journal of Emerging Trends in Computing and Information Sciences 2:34~38
Dorman, Karin S / 2020 / An Efficient $ k $-modes Algorithm for Clustering Categorical Datasets / arXiv preprint arXiv:2006.03936
Agarwal, Parul / 2010 / A hierarchical clustering algorithm for categorical attributes / 2010 Second International Conference on Computer Engineering and Applications :365~368
Alalyan, Fahdah / 2019 / Model-based hierarchical clustering for categorical data / 2019 IEEE 28th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE) :1424~1429
Lin, J. / 2004 / Iterative incremental clustering of time series / International Conference on Extending Database Technology :106~122
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Agarwal, Parul / 2010 / A hierarchical clustering algorithm for categorical attributes / 2010 Second International Conference on Computer Engineering and Applications :365~368
Alalyan, Fahdah / 2019 / Model-based hierarchical clustering for categorical data / 2019 IEEE 28th International Symposium on Industrial Electronics (ISIE) :1424~1429
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