본문/내용
20조군 집 분 석
목 차 (Index)
1. 군집분석의 의의
2. 군집분석의 절차
3. 군집분석방법
군집분석의 의의
다양한 특성을 지닌 대상
동질적집단으로 분류
분류기준이 불명확할 경우에 이용되는 기법
군집분석의 절차
연구목적
분석대상
자료형태결정
분석방법결정
계층적 군집화
거리
결합방법
결과해석
비계층적 군집화
계층적 군집화 방법
모든 대상들이 가각 하나의 독립된 군집을 이루는 상태에서 출발하여 순차적으로 가장 유사한 대상들끼리 군집화해 감으로써 최종적으로는 모든 대상이 하나의 군집으로 묶여지는 방법
계층적 군집화 방식
조사시점에 따른 분류
완전기준
결합방식
WARD의 오차
제곱합방식
단일기준
결합방식
평균기준
결합방식
조 사 자
계층적 군집화방법
예) 군집대상으로 A,B,C,D,E 다섯 개가 있으며, 속성 X에 대한 각대상들의 측정치
X에 대한 측정치 a0 1 2 3 b 4 c 5 6 d 7 8e
그러면 각 대상들의 원거리는 다음과 같은 행렬로 표시된다.
A B C D
A
B 3.0
C 4.0 1.0
D 6.5 3.5 2.5
E 8.0 5.0 4.0 1.5
단일기준결합방식
가장 가까운 대상을 군집화시키는 방법
최소거리기준
A BC D E
E
A
BC 3.5
D 6.5 3.0
E 8.0 4.5 1.5
1단계 A와BC간의 거리는 3.5가됨
2단계 D와E간의 거리는 1.5로서 제일 가까움.
A BC DE
A
BC 3.50
DE 7.25 3.75
ABC DE
ABC
DE 3단계 AB와 DE가 최종 군집
Ward의 오차제곱합방식
구성가능한 군집들 모두에 대해서 그 군집을 구성하는 대상들의 측정치의 분산을 기준으로 사용
구성가능한 모든 군집들에 대해 이러한 분산을 비교해서 가장 작은 값을 나타내는 쌍을 군집화 함
비계층적 군집화방법
군집을 형성하는 과정이 순차적으로 이루어지지 않는군집화방법
최종군집의 수와 시작점을 미리 지정해 주어야함
★ K-means방법
군집의 수와 중심점을 입력자료로 사용함
각 단계가 끝날 때마다 군집화 과정에서 발생하는 오류를 계산하여 그 오류가 줄어드는 방향으로 군집화를 계속 반복하며, 더 이상 오류가 감소되지 않는 단계
군집화방법의 종류
계층적 군집화
결합방법
단일기준
결합방식
분산방법
평균기준
결합방식
완전기준
결합방식
Ward의
오차제곱합방식
비계층적군집화
Sequential
Threshold
Parallel
Threshold
Optimizing
Threshold
K-means
방 법
거리의 분류
Rusell&Rao measure
Simple Matching measure
Jaccard measure
Dice measure
Pearson상관계수
유사성
Chi-square거리
Phi-square 거리
유클리디안 거리
도시블럭 거리