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NTIS 바로가기응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.28 no.6, 2015년, pp.1171 - 1180
신상민 (부산대학교 통계학과) , 김은성 (부산대학교 통계학과) , 최용석 (부산대학교 통계학과)
Multidimensional scaling (MDS) is a graphical technique of multivariate analysis to display dissimilarities among individuals into low-dimensional space. We often have two kinds of MDS which are metric MDS and non-metric MDS. Metric MDS can be applied to quantitative data; however, we need additiona...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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다차원척도법에서 개별 군집의 특징을 파악하기 위해서는 무엇이 요구되는가? | 일반적으로 다차원척도법은 계량형 다차원척도법과 비계량형 다차원척도법으로 분류할 수 있는데, 계량형 다차원척도법은 양적자료에 적용하게 된다. 그러나 이를 통해서는 개체들에 대한 군집화 정보만을 파악할 수 있으며, 개별 군집의 특징을 파악하기 위해서는 가상점(pseudo-points)을 활용한 변수들의 정보에 대한 추가적인 표현이 요구된다. 이러한 이유로 Gower (1992)는 연속형 변수에 대한 가상점들의 궤적을 표현함으로서 계량형 다차원척도법의 공간 상에 변수 정보를 나타내는 '대체법(replacement method)'을 제안한 바 있다. | |
다차원척도법이란? | 다차원척도법(multidimensional scaling)이란 개체간의 비유사성을 저차원 공간에 기하적으로 나타내려는 다변량 분석의 그래프적 기법이다. 일반적으로 다차원척도법은 계량형 다차원척도법과 비계량형 다차원척도법으로 분류할 수 있는데, 계량형 다차원척도법은 양적자료에 적용하게 된다. | |
이진수 자료에서 대체법을 적용할 때 문제점은? | 이러한 이유로 Gower (1992)는 연속형 변수에 대한 가상점들의 궤적을 표현함으로서 계량형 다차원척도법의 공간 상에 변수 정보를 나타내는 '대체법(replacement method)'을 제안한 바 있다. 그러나 이진수 자료는 계량형 다차원척도법을 적용할 수 있음에도 불구하고 대체법을 적용하면 가상점의 궤적을 표현할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 이진수 자료에 대한 다차원척도법의 공간 상에 가상점을 이용하여 변수 정보를 표현하는 '분할법(partition method)'을 제안하려한다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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