제8장 군집분석

 군집의 개수나 구조에 대한 특별한 가정없이 개체들 사이의 유사성 또는 거리(비유사성)에 근거하여 자연스러운 군집을 찾고 다음 단계의 분석을 꾀하는 탐색적인 통계분석 기법

 k-평균 군집방법(k-means clustering)을 중심으로 군집분석의 주요 개념과 활용사례를 살펴본다.

1. 군집분석의 개념

   1. 거리(Distance): 비유사성의 측도
   2. 군집의 유형

2. k-평균 군집방법 (k-Means Clustering)

   1. k-평균 군집방법의 절차
   2. 초기 군집수의 결정

3. 군집분석의 특징과 적용상의 문제접

   1. 군집분석의 장점
   2. 군집분석의 단점

4. 분석사례

   1. 군집의 개수에 대한 탐색
   2. k-평균 군집분석(k-Means Clustering)
   3. Insight 노드를 이용하여 결과 살펴보기
5. SOM/Kohonen 노드
6. 맺음말