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NTIS 바로가기Journal of the Korean Data & Information Science Society = 한국데이터정보과학회지, v.27 no.3, 2016년, pp.621 - 627
A certain professional baseball team tends to be very weak against another particular team. For example, S team, the strongest team in Korea, is relatively weak to H team. In this paper, we carried out clustering the Korean baseball teams based on the records against the team S to investigate whethe...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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이웃연결 알고리즘이란? | 이 방법은 하단에서 상단으로 군집화하면서 진화나무를 만들어 가는 방법으로 Saitou와 Nei (1987)의 아이디어에 기반하고 있다. 이웃연결 알고리즘은 균형 최소 진화 기준에서 가장 최적화된 나무를 구성하는 알고리즘으로 흔히 탐욕적 알고리즘에 속한다. 거리행렬로부터 특정한 방법으로 가지들을 다양한 조합으로 묶으면서 나무의 사이즈 혹은 길이를 구하되 사이즈 혹은 길이가 최소가 되도록 나무를 구성한다. | |
범주형 데이터의 군집방법 중 가장 원초적인 방법은 무엇인가? | 범주형 데이터의 군집방법으로 가장 원초적인 방법은 범주를 숫자로 코딩변경한 후 연속형 데이터로 인지하고 거리를 구하여 군집방법을 적용하는 것이다. 군집분석을 위해 일차적으로 비교 대상 데이터간거리를 정의해야한다. | |
이웃연결방법은 누구의 아이디어를 기반으로 하는가? | 나무를 구성할 때 주로 사용하는 방법은 이웃연결방법 (neighboring joint algorithm)이다. 이 방법은 하단에서 상단으로 군집화하면서 진화나무를 만들어 가는 방법으로 Saitou와 Nei (1987)의 아이디어에 기반하고 있다. 이웃연결 알고리즘은 균형 최소 진화 기준에서 가장 최적화된 나무를 구성하는 알고리즘으로 흔히 탐욕적 알고리즘에 속한다. |
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오픈액세스 학술지에 출판된 논문
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