(새 문서: ==개요== ;clustering, cluster analysis ;클러스터링, 클러스터 분석 *주어진 데이터들의 특성을 고려해 데이터 집단(클러스터)을 정의하고 대표점...) |
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*데이터 | *대상을 유사성 지표에 따라서 여러 개의 집합(클러스터)으로 분류·유형화하는 통계 분석 방법 | ||
*데이터 간의 거리를 구하고, 가까운 데이타를 모아 몇 개의 그룹(집락, cluster)으로 분류 | |||
==분석 기법== | ==분석 기법== | ||
*파티셔닝 | *파티셔닝 | ||
*K평균법 | *K평균법 | ||
==같이 보기== | |||
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==참고 자료== | ==참고 자료== | ||
*https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis | *https://en.wikipedia.org/wiki/Cluster_analysis | ||
*http://terms.naver.com/entry.nhn?docId=481395&cid=1839&categoryId=1841 | |||
[[분류: 통계]] | [[분류: 통계]] | ||
[[분류: 분석]] | [[분류: 분석]] | ||
2014년 4월 13일 (일) 07:28 판
1 개요
- clustering, cluster analysis
- 클러스터링, 클러스터 분석
- 주어진 데이터들의 특성을 고려해 데이터 집단(클러스터)을 정의하고 대표점을 찾는 것
- 대상을 유사성 지표에 따라서 여러 개의 집합(클러스터)으로 분류·유형화하는 통계 분석 방법
- 데이터 간의 거리를 구하고, 가까운 데이타를 모아 몇 개의 그룹(집락, cluster)으로 분류
2 분석 기법
- 파티셔닝
- K평균법
3 같이 보기
4 참고 자료
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