군집분석(clustering)

소개글

군집분석이란 실험의 결과나 표본 등에서 얻어진 케이스들을 어떤 성질에 따라 분류하여 동질적인 몇 개의 군집(cluster)으로 나누어 분류하고자 할 경우가 있다. 예를 들어 심리학에서 성격유형에 따라 개인들을 몇 개의 그룹으로 분류하거나, 제무제표에 의한 기업의 분류,...

군집분석 전반에 대한 내용입니다.

구분부터 유형, 거리 구하는 방법

각각 군집 분석의 단점과 장점

그리고 case study로 이루어져 있습니다.

실제 예제가 포함되어 있으며

덴드로 그램까지 그려진 자료입니다.

목차

-개념 및 수식
군집분석의 과정
군집의 유형

1) 계층적 군집(hierarchical cluster)

2) 상호배반적 군집(disjoint cluster) :


계층적 군집 분석
K-means

군집간의 거리

-CASE STUDY

본문내용

-개념 및 수식
군집분석이란 실험의 결과나 표본 등에서 얻어진 케이스들을 어떤 성질에 따라 분류하여 동질적인 몇 개의 군집(cluster)으로 나누어 분류하고자 할 경우가 있다. 예를 들어 심리학에서 성격유형에 따라 개인들을 몇 개의 그룹으로 분류하거나, 제무제표에 의한 기업의 분류, 의학에서 증상에 따라 환자를 분류하여 처방을 실시하는 방법 등을 말한다. 군집분석이란 n개의 개체를 대상으로 p개의 변수들을 측정하였을 때, 이 변수들을 이용하여 n개의 개체들 사이의 유사성 또는 비유사성의 정도를 측정하여 개체들을 가까운 순서대로 연결해 나가는 분석방법이다.
군집분석을 사용하는 예로는, 미국에서 판매되는 20개의 맥주상품을 대상으로 Calories, Sodium, Alcohol, Cost 등 4개 변수를 관측한 자료가 있음을 가정하자. 이 자료를 이용하여 군집분석을 실시하면, 맥주상품들을 유사한 것끼리 몇 개의 집단으로..군집화할 수 있다.
군집분석의 과정은 일반적으로 다음의 4단계로 이루어진다.
1) 변수의 측정
개체들을 군집화하는데 이용될 수 있는 각 개체의 특성을 측정하는 변수들을 구한다. 즉, 개의 개체에 대하여 개의 변수를 측정한다.
2) 유사성의 측정
측정한 변수들을 이용하여 모든 개체들 간의 거리(distance) 또는 비유사성(dissimilarity)을 계산하여, 모든 개체들 사이의 비유사성(dissimilarity)을 나타내는 거리행렬을 구한다. 유사성은 값이 클수록 두 개체 사이가 가깝다는 것을 의미하고, 비유사성(또는 거리)은 값이 작을수록 두 개체 사이가 가깝다.
3) 군집화
각 개체들의 쌍을 대상으로 유사성/비유사성을 측정한 후에 각 개체들을 가까운 순서대로 군집화한다. 군집화를 하는 방법으로는 두 개체 집단 사이의 유사성 측정 기준에 의하여 최단연결법, 최장연결법, 평균연결법등이 있다.
4) 각 군집의 성격이나 상호관계를 파악한다.
군집의 유형은 다음과 같이 두 가지로 나누어 생각할 수 있다.
1) 계층적 군집(hierarchical cluster) : 한 군집이 다른 군집의 내부에 포함되나 군집간에는 중복이 허용되지 않고 나무 모양 그림(dendrogram)의 형식을 취하는 유형
2) 상호배반적 군집(disjoint cluster) : 각 개체가 상호 배반적인 여러 군집들 중 하나에만 속하는 유형

참고 자료

없음