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군집분석 비교 및 한우 관능평가데이터 군집화
A Comparison of Cluster Analyses and Clustering of Sensory Data on Hanwoo Bulls 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.22 no.4, 2009년, pp.745 - 758  

김재희 (덕성여자대학교 정보 통계학과) ,  고윤실 (덕성여자대학교 정보 통계학과)

초록
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자발적인 군집을 유도하는 다변량 통계기법으로 널리 사용되는 군집분석은 데이터에 기반한 탐색적 방법으로 쓰이며 군집원칙에 따라 여러 가지 방법이 제안되어 왔다. 또한 군집화된 결과에 대하여 유효성을 측정하는 측도도 다양한방법이 개발되었다. 본 연구에서는 계층적 군집분석 방법으로 최장연결법과 Ward의 방법, 비계층적 군집분석 방법으로 K-평균법 그리고 확률분포정보를 활용한 모형기반 군집분석방법을 이용하여 모의실험으로 군집분석을 실시하고 군집유효성 측도로는 연결성, Dunn 지수, 실루엣을 구하여 각 군집방법에 대해 유효성을 비교한다. 또한, 한우 관능평가 데이터에 군집분석을 적용하여 최적의 군집 상황을 구하고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Cluster analysis is the automated search for groups of related observations in a data set. To group the observations into clusters many techniques has been proposed, and a variety measures aimed at validating the results of a cluster analysis have been suggested. In this paper, we compare complete l...

주제어

참고문헌 (15)

  1. Banfield, J. D. and Raftery, A. E. (1993). Model-based Gaussian and Non-Gaussian clustering, Biometrics, 49, 803-821 

  2. Brock, G., Pihur, V., Datta, S. and Datta, S. (2008). clValid: An R package for cluster validation, Journal of Statistical Software, 25, 1-21 

  3. Datta, S. and Datta, S. (2003). Comparisons and validation of statistical clustering techniques for microarray gene expression data, Bioinformatics, 19, 459-466 

  4. Dunn (1974). Well-separated clusters and optimal fuzzy partitions, Journal of Cybernetics, 4, 95-104 

  5. Fraley, C. and Raftery, A. E. (1998). How many clusters? Which clustering method-answers via model-based cluster analysis, Computation Journal, 41, 578-588 

  6. Fraley, C. and Raftery, A. E. (2002). Model-based clustering, discriminant analysis, and density estimation, Journal of the American Statistical Association, 97, 611-631 

  7. Handl, J., Knowles, J. and Kell, D. B. (2005). Computational cluster validation in post-genomic data analysis, Bioinformatics, 21, 3201-3212 

  8. Hartigan, J. A. and Wong, M. A. (1979). K-means clustering algorithm, Applied Statistics, 28, 100-108 

  9. Kaufman, L. and Rousseeuw, P. J. (1990). Finding Groups in Data: An Introduction to Cluster Analysis, Wiley, New York 

  10. Pollard, D. (1981). Strong consistency of K-means clustering, Annals of Statistics, 9, 135-140 

  11. Pollard, D. (1982). Central limit theorems for K-means clustering, Annals of Statistics, 10, 919-926 

  12. Rousseeuw, P. J. (1987). Silhouettes: Graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis, Journal of Computational and Applied Mathematics, 20, 53-65 

  13. Scott, A. J. and Symons, M. (1971). Clustering methods based on likelihood ratio criteria, Biometrics, 27, 387-397 

  14. Ward, Jr., J. H. (1963). Hierarchical grouping to optimize an objective function, Journal of the American Statistical Association, 58, 236-244 

  15. Yeung, K. Y., Fraley, C., Murua, A., Raftery, A. E. and Ruzzo, W. L. (2001). Model-based clustering and data transformations for gene expression data, Bioinformatics, 17, 977-987 

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