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군집분석
- 군집분석의 의의와 기본원리
- 군집분석의 목적과 수행단계
- 군집분석을 위한 사전준비단계
- 유사성/거리의 측정방법 선정
- 군집화 방법의 결정
- 군집의 해석/특성분석
- 군집분석의 활용과 유의점
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1. 분석하게 된 목적
2. 종속변수와 독립변수 분류.
3. Data 출처.
4. 분석에 자료에 대한 자세한 설명
5. SPSS 분석 data set.
6. 독립변수와 종속변수들간의 그래프(산점도)
7. 변수들 간의 상관관계
8. SPSS 분석 설명
9. 모형분석 결과에서
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군집분석 ppt자료
SAS Enterprise 를 활용한 군집분석 INTRODUCTION
군집분석 흐름도
INSIGHT 노드의 실행
군집수 결정을 위한 3차원 그래프
클러스터 설정
클러스터노드 실행
FASION 변수의 군집별 분포
INSIGHT 노드 추가 흐름도
주
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군집분석의 기본원리
군집분석의 기본원리는 분석하고자 하는 객체들의 여러 가지 특성을
유사성 거리로 환산하여, 유사성 거리가 가까운 대상들을 동일한 집단으로군집화(clustering)하는 것으로, 다음과 같은 3가지 중요한 과제가 있다.
①
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제 1절 군집분석의 의의
군집분석이란 ?
다양한 특성을 지닌 대상들을 동질적인 집단으로 분류하는 데 이용되는 기법.
대상들의 유사성을 측정하여 유사성이 높은 대상들을 집단으로 묶어줌으로써 집단 별 특성 등을 연구할 수 있게 해주
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군집이 단지 하나의 관측치를 가진다면 센트로이드는 그 관측치 자체가 된다. 군집화 과정은 센트로이드간의 거리에 따라 집단을 결합함으로써 계속되며 가장 짧은 거리를 가진 집단들이 먼저 결합된다.
5. 군집수의 결정
- 군집분석을 이용
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계층적 군집화 방법
모든 대상들이 가각 하나의 독립된 군집을 이루는 상태에서 출발하여 순차적으로 가장 유사한 대상들끼리 군집화해 감으로써 최종적으로는 모든 대상이 하나의 군집으로 묶여지는 방법 1. 군집분석의 의의
2.
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정에서 자료수집과 유사성/비유사성 측정과정은 군집분석과정과 동일하며 p차원에 존재하는 개체들을 2차원에 표현하는 방법은 반복과정을 이용하여 구한다. 그리고 2차원에 표현하고자 할 때 반복과정을 수행하면서 각 과정별로 개체들의 p
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. . . . . . . 1.1 군집분석의 개념
1.2 유사성의 측도
1) 유클리디언 측도
2) 매치형 측도
1.3 계층적 군집방법(hierarchical clustering method)
1) 단일연결법(single linkage)
2) 완전연결법(complete linkage)
3) 평균연결법(average linkage)
4) 결과의 해석
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군집화의 단계가 진행되면서 형성되는 군집들의 거리를 측정하는 것이 다. 즉, 군집들의 거리가 일정기준 이상을 초과하거나, 갑작스레 거리가 증가하는 경우에는 그 상황에서 군집분석을 종료하는 것이다.
둘째로, 이론적이거나 개념적인
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