Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권3호
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pp.539-551
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2004
Multiple responses are often observed in many application fields, such as customer's time-of-day pattern for using internet. Some decision trees for multiple responses have been constructed by many researchers. However, if the response is a high-dimensional vector that can be thought of as a discretized function, then fitting a multivariate decision tree may be unsuccessful. Yu and Lambert (1999) suggested spline tree and principal component tree to analyze high dimensional response vector by using dimension reduction techniques. In this paper, we shall propose factor tree which would be more interpretable and competitive. Furthermore, using Korean internet company data, we will analyze time-of-day patterns for internet user.
Tree-dependent component analysis (TCA) is a generalization of independent component analysis (ICA), the goal of which is to model the multivariate data by a linear transformation of latent variables, while latent variables fit by a tree-structured graphical model. In contrast to ICA, TCA allows dependent structure of latent variables and also consider non-spanning trees (forests). In this paper, we present a TCA-based method of clustering gene expression data. Empirical study with yeast cell cycle-related data, yeast metaboiic shift data, and yeast sporulation data, shows that TCA is more suitable for gene clustering, compared to principal component analysis (PCA) as well as ICA.
다변량 자료에서 특이점을 검출하고, 검출된 특이점을 시각화와 연결한 R 스크립트를 제공한다. 개발된 R 스크립트는 특이점을 검출하는 방법으로서 1) Robust Mahalanobis distance, 2) High Dimensional data, 3) Density-based approach 방법을 이용하였다. 특이점을 연결하면서 데이터 구조를 파악하기 위한 시각화 방법으로는 1) multidimensional scaling (MDS)와 minimal spanning tree (MST)를 K-means 군집분석과 연결하여 표시하는 방법, 2) MDS를 fviz cluster와 연결하는 방법, 3) principal component analysis (PCA)를 fviz cluster와 연결한 방법을 이용하였다. 사례분석의 예로서는 Major League Baseball (MLB) 자료에서 류현진이 적극적으로 활동하던 2013년, 2014년 투수자료를 이용하였다. 개발된 R 스트립트는 "http://www.knou.ac.kr/~sskim/ddpoutlier.html (R 스크립트와 R 패키지도 다운로드 받을 수 있다. 실행방법도 설명되어 있다.)"에서 다운받으면 된다.
한국정보화진흥원에서 개발한 한국형 성인 인터넷 중독 자가진단 척도인 K-척도는 4가지 요인의 20 문항으로 구성되어 있으며, 사용자의 설문응답값으로 인터넷 중독을 진단한다. 기존의 연구는 대부분 인터넷 중독의 원인을 찾으려는 시도였으며, 청소년 대상으로 수집된 표본을 가지고 그들의 인터넷 중독진단이 수행되었다. 본 연구의 목적은 통계 기법의 주성분분석과 데이터마이닝 기법인 의사결정트리를 이용하여 K-척도의 사용자군 분류를 판정하는 주요인을 발견하는 것이다. 실험 결과로부터 K-척도를 구성하는 4가지 요인 중 내성 및 몰입 요인이 성인 인터넷 중독진단에 가장 큰 영향을 주는 요인임을 알 수 있었다.
마이크로어레이자료의 분석에 있어서 주성분 자기조직도(principal component SOM)의 유용성을 알아보고, 흔히 사용되는 다른 군집분석방법과 비교하였다. 또한 MST(minimal spanning tree)를 이용하여 주성분자기조직도 결과의 적합성을 알아보았다.
Seo, Han-Na;Chae, Seung-Beom;Lim, Hyo-In;Cho, Wonwoo;Lee, Wi-Young
Journal of Forest and Environmental Science
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제37권1호
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pp.35-43
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2021
The interspecific hybrid of Salix caprea and Salix gracilistyla has never been identified or studied in Korea. Accordingly, this study investigated the flower morphological characteristics of the interspecific hybrid between S. caprea and S. gracilistyla and compared the interspecific hybrid with S. caprea and S. gracilistyla, respectively. The female flowers were investigated for 12 characteristics and the male flowers were investigated for nine. For the female flowers, those of the hybrids were larger than those of S. caprea and S. gracilistyla in terms of catkin length (CL), bract length (BL), and bract width (BW). The hybrids are intermediates between S. caprea and S. gracilistyla in terms of ovary length, width, and stipitate length as well as gland length (GL). For the male flowers, those of the hybrids were bigger than those of S. caprea and S. gracilistyla in terms of CL, BL, and BW. The hybrids are intermediates between S. caprea and S. gracilistyla in terms of catkin width and stamen length (SL). A principal component analysis (PCA) of the female data showed that the first principal component (PC) explained 57.5% of the total variation. The first PC highly correlated the ovary stipitate and pistil style lengths. The analysis was divided into three groups of S. caprea, S. gracilistyla, and the hybrid by the first PC. The results of a PCA of the male data showed that the first PC explained 35.7% of the total variation. The first PC highly correlated with the adelphous SL and was divided into three groups of S. caprea, S. gracilistyla, and the hybrid. The results of the discriminant analysis showed that S. caprea, S. gracilistyla, and the hybrid were distinguishable by flower morphological characteristics. Therefore, the hybrid was distinctly separated from S. caprea and S. gracilistyla by flower characteristics.
In this paper, the features extracted from vibration time signals are used to detect the bearing fault condition. The decision tree is applied to diagnose the bearing status, which has the benefits of being an expert system that is based on knowledge history and is simple to understand. This paper also suggests a genetic algorithm (GA) as a method to reduce the number of features. In order to show the potentials of this method in both aspects of accuracy and simplicity, the reduced-feature decision tree is compared with the non reduced-feature decision tree and the PCA-based decision tree.
본 논문은 여러 가지 장면 검출 방식들 중 강인한 특징 변수들의 선별과 신경망을 이용하여 향상된 장면 전환점 검출 기법을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임 간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임 간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 강인한 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 본 논문에서 강인한 특징 변수들을 선택하기 위해, 데이터 마이닝 기법 중 대표적인 CART(classification and regression tree)를 이용하고, 다차원 변수에 따른 임계값을 선정하기 위해 역전파 신경망(backpropagation neural net)을 이용한다. 제안한 방식과 대표적인 특징 추출인 PCA(principal component analysis)기법을 비교하여 특징 변수의 추출 성능을 평가한다. 실험 결과에 따라 제안된 방식이 PCA 기법과 비교하여 우수한 성능이 나타남을 확인한다.
Urban greenery is an important component of urban environment and is fast gaining prominence especially in the developing countries. The destruction of urban trees has resulted to the degradation of the environment, thus the introduction of green Kumasi project by Kumasi Metropolitan Assembly, Ashanti Region of Ghana. The composition and diversity of urban trees gives rise to adequate management and monitoring, thus an inventory of urban trees of the Metropolis was conducted to document complete information on its density, diversity, composition and distribution. A total tree population of 1,101 was enumerated in the principal roads of the Metropolis. The ten most encountered tree species accounted for 61.04% of all the individual tree populations with Mangifera indica being dominant. The dominant families: Fabaceae, Moraceae and Arecaceae constitute 38.57% of the tree population. Diversity of the tree species was very high. The minimum diversity criteria were met on analysis of the diversity of this population. The proportion of exotic species was high with 65.71% of the trees belonging to the introduced species. It is recommended that greater emphasis should be placed on the planting of indigenous trees in future tree planting exercise.
강원도(江原道) 점봉산(點鳳山) 일대 중생혼효림(中生混淆林)의 식생(植生)에 대하여 Classification과 Ordination을 병행 사용한 분석법을 시도하였다. 조사 삼림내의 70개 표본구에 나타난 8종(種)의 목본식물(木本植物)의 수도(數度)를 바탕으로, Classification기법(技) 중의 하나인 Cluster 분석에 의하여 다섯 식생군(植生群)이 분류(分類)되었으며, 각 식생군(植生群) 별로 수종(樹種) 다양성(多樣性)도 비교 검토되었다. Cluster 분석이 분류한 식생군(植生群)별 교목(喬木) 수종(樹種)의 중요치(重要値)를 매개변수(媒介變數)로 하여 Principal component analysis (PCA) 한 결과로써 각 식생군별 수종(樹種) 구성(構成) 상태(狀態)의 유사성(類似性)을 비교할 수 있었다. 단풍나무, 물푸레나무, 신갈나무 그리고 고로쇠나무의 eigenvector 즉, 식생군이 ordination된 좌표(座標) 위치를 결정하는 인자(因子) 부가율(附加率)이 높게 나타남으로써, 본 연구대상 삼림(森林)에서는 이들 네가지 수종(樹種)의 분포(分布)가 삼림군의(森林群義) 분류(分類)의 핵심이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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