다중퍼셉트론을 이용한 기초자치단체의 군집화

• 영문명: Classification of the Local Self-Governing Communities by Multilayer Perceptron
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 최기철(Ki Chul Choi)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.2 No.1, 1~11쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2000.03.30

국문 초록

우리나라에는 1995년 11월1일 기준으로 232개의 기초자치단체가 있는데, 각 기초자치단체들은 위치와 인구수에 따라 대도시형, 중소도시형, 농어촌형 등으로 구분할 수 있다. 이와 같은 기초자치단체들은 주택 및 인구관련 통계에 있어서도 집단별로 서로 다른 특성을 가지고 있을 것으로 판단된다. 본 논문에서는 우리나라 232개 기초자치단체들을 위치와 인구수에 따라 2집단으로 집단화를 실시한 후에 주택 및 인구관련 자료를 이용한 판별분석을 실시하여 이와같은 집단화가 어느정도 설명될 수 있는가를 연구한다. 또한 판별분석결과 오분류된 사례들에 대한 재분류과정을 통하여 완전분류를 실시한 후에 신경망분석방법인 다중퍼셉트론 방법을 이용한 분류를 실시하여 다중퍼셉트론 방법의 유용성을 알아보고 판별분석 결과와 비교분석 한다.

영문 초록

There are 232 basic self-governing communities in KOREA. Each communities can be classified as large city type, medium/small city type, and rural area type based on the location and number of population. These communities may have different characters on the type. In this paper, we have classified the 232 communities into two groups and tried discriminant analysis by using the housing and demographic variables to find whether the groups can be explained by the variables. We have also tried the multilayer perceptron method to find the classification. By comparing the classification results of multilayer perceptron and discriminant analysis, we have tried to understand the system of multilayer perceptron that is a major classification method of neural network.

목차

1. 서 론

2. 분석모형 설계

3. 판별분석

4. 다층퍼셉트론모형 분석

5. Neural Connection을 이용한 실제자료분석

6. 결 론

참고문헌

키워드

Classification Discriminant Analysis Neural Network Multilayer Perceptron Back Propagation Algorithm