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혼합형 데이터의 불순도 측정 방법을 이용한 나무분류 군집화
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 조근호 | - |
| dc.contributor.author | 허선 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-22T22:21:59Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-22T22:21:59Z | - |
| dc.date.created | 2021-02-18 | - |
| dc.date.issued | 2014-11 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/21456 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문은 연속형 및 범주형데이터가 존재하는 혼합형데이터를 군집화하는 나무형(tree) 군집화 기법을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 나무형(tree) 군집화는 예측변수의 엔트로피를 해당 그룹의 불순도로 정의하는 일반적인 의사결정나무와는 달리 모든 변수에 대해서 정규화한 엔트로피를 계산하고 이를 합하여 해당 시점 그룹의 불순도를 계산한다. 범주형변수의 경우는 전체 관측치에서 각각 범주의 비율을 계산하고 이산분포의 엔트로피계산방식으로 엔트로피를 계산하였고 연속형변수의 경우에는 K-평균 군집화 기법을 이용하여 범주형 변수로 변환한 뒤, 엔트로피를 계산하였다. 제안하는 모델의 성능을 평가하기 위하여 독일신용데이텨(german credit)를 실험 데이터로 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 모델은 군집의 내용을 설명할 수 있으므로 고객 특성을 군집화하고 이를 해석하는데 효율적이다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 대한산업공학회 | - |
| dc.title | 혼합형 데이터의 불순도 측정 방법을 이용한 나무분류 군집화 | - |
| dc.title.alternative | Binary Tree Clustering by Measuring Impurity for Mixed Data | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 허선 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 대한산업공학회 추계학술대회 논문집, pp.1085 - 1089 | - |
| dc.relation.isPartOf | 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.title | 대한산업공학회 추계학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.startPage | 1085 | - |
| dc.citation.endPage | 1089 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 나무군집화 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 혼합형데이터 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 엔트로피 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 불순도 | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE02511245 | - |
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