• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.343-352
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• 2000

K-평균 군집화(K-means clustering)는 비계층적 군집화 방법이 하나로서 큰 자료에서 개체 군집화에 효율적인 것으로 알려져 있다. 그러나 종종 비교적 균일한 대군집의 일부를 소군집에 떼어주는 오류를 범하기도 한다. 이 연구에서는 그러한 현상을 정확히 인지하고 이에 대한 대책으로서 ‘이중 K-평균 군집화(double K-means clustering)’방법을 제시한다. 또한 실증적 사례에 새 방법론을 적용해보고 토의한다.