[통계학 데이터마이닝] K-means와 Kohonen(차량 분석)

목차

1. 서론

2. 본론
● K-means
● Kohonen Network

3. 결론

※ 차량 용어

본문내용

1. 서 론

자료: 게시판에 올려놓은 <1>CAR_NAME.TXT와 <2>CAR_DATA.TXT

[자료설명]
111대의 자동차에 대한 세부 내용 및 모델명

[내용]
1) 자료 <2>에 자료 <1>에 있는 각 모델명을 추가
(병합노드를 사용)
2) 자동차자료에는 많은 missing(결측)값들이 있으므로 임의로 분석에 사용할 변수(구간형에 한하여)를 선택한 후 결측값들을 제거한 자료를 이용
(선택노드 및 @NULL 과 @BLANK 등을 이용)
3) 목적은 자동차를 그 특성에 따라 5개의 군집으로 분류한다고 가정
4) K-means 및 Kohonen Network를 모두 적용하고 각각의 결과와 두 모형의 결과에 대한 비교

2. 본 론

● K-means
클레멘타인 v8.1에서 가변파일 노드를 선택한 후, 각각 CAR_NAME.TXT 파일과 CAR_DATA파일을 불러온다. 그 이후에 병합 노드를 불러와 각각의 파일노드로부터 연결을 시킨다. 스트림에서 테이블을 통해 확인해보면 37개 필드에 111개의 파일이 확인된다.

참고 자료

클레멘타인 v8.1