한국통계학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Statistical Society Conference)

한국통계학회 (The Korean Statistical Society)
권호 표지

K-모드 알고리즘과 ROCK 알고리즘의 비교 및 개선방안

  • 김보화 (서울시립대학교 컴퓨터통계학과 대학원) ;
  • 김규성 (서울시립대학교 컴퓨터통계학과)
  • 발행 : 2001.11.01
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

데이터 마이닝에서 분석의 대상으로 하는 대용량 자료에는 연속형 자료와 범주형 자료가 모두 포함된다. 전통적인 군집분석은 연속형 자료를 대상으로 하는 방법들이다. 본 연구에서는 범주형 자료를 대상으로 하는 군집분석방법인 K-모드 알고리즘과 락(ROCK) 알고리즘을 비교${\cdot}$분석하였다. 그리고 두 알고리즘이 갖는 방법론적인 단점을 보안하여 군집의 효과를 높일 수 있는 개선 방안을 제안하였다.

키워드