사회지표조사 자료의 K-평균 군집분석

• 영문명: K-means Clustering of Social Indicator Survey Data
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 박희창(Hee-Chang Park) 조광현(Kwang-Hyun Cho)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.7 No.2, 465~476쪽, 전체 12쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2005.04.30

국문 초록

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 각종 데이터를 기반으로 감춰진 지식, 기대하지 못했던 경향 또는 새로운 규칙 등을 발견하는데 사용된다. 본 논문에서는 2001년에 조사된 경남 사회지표조사 자료에서 도민의 환경 의식을 파악하여 보다 세분화된 지역여론을 반영한 환경정책 수립을 위한 정보를 파악하기 위해 k-평균 군집분석을 적용하고자 한다. 비 계층적 방법 중의 하나인 k-평균 군집분석은 계층적 군집분석에 비하여 연구자가 각 군집의 결과를 비교하여 군집의 특성이 가장 잘 파악되는 k개의 군집을 선택할 수 있는 장점이 있다. 또한 군집별 속성을 분석하기 위해 카이제곱 검정과 Scheffe 검정법을 사용하여 군집별 속성을 파악하고자 한다. 본 연구 결과를 바탕으로 도민의 환경 의식을 파악하여 보다 세분화된 지역여론을 반영한 환경정책 수립에 기여할 수 있을 것이다.

영문 초록

Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database. It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpected pattern, and relationship to new rule. We analyze 2001 Gyeongnam social indicator survey data using k-means clustering technique for environmental information. Clustering is the process of grouping the data into clusters so that objects within a cluster have high similarity in comparison to one another. In this paper, we used k-means clustering of several clustering techniques. The k-means clustering is classified as a partitional clustering method. We can use to environmental preservation and environmental improvement by k-means clustering outputs.

목차

1. 서론

2. 자료 구축 및 탐색

3. k-평균 군집분석의 모형화

4. K-평균 군집분석의 적용 결과 및 해석

5. 결론

참고문헌

키워드

군집분석 데이터마이닝 환경 정보화 k-평균 군집분석 clustering data mining environmental information k-means clustering