- 혼합형 데이터에 대한 나무형 군집화
- ㆍ 저자명
- 양경숙,허명회,Yang. Kyung-Sook,Huh. Myung-Hoe
- ㆍ 간행물명
- 응용통계연구
- ㆍ 권/호정보
- 2006년|19권 2호|pp.271-282 (12 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국통계학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
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본 논문에서는 범주형과 연속형 변수들이 혼합된 데이터에 적용할 수 있는 나무형 군집화 알고리즘을 제안하였다. 특히 혼합된 변수들이 공통의 의미를 갖도록 하기 위해 범주형 변수들을 전처리하는 방법을 고안하였다. 수치 예로서 SPSS의 신용(credit) 데이터와 독일신용자료(German credit data)에 알고리즘을 적용하고 그 결과를 검토하였다.
The aim of this study is to propose a tree-structured clustering for mixed data. We suggest a scaling method to reduce the variable selection bias among categorical variables. In numerical examples such as credit data, German credit data, we note several differences between tree-structured clustering and K-means clustering.