비즈니스 데이터 분석을 위한 베이지안 계층 군집분석

Bayesian hierarchical clustering for analyzing business data

초록

군집분석은 데이터 마이닝 기법의 일종으로 객체 간의 유사도 혹은 비유사도를 이용하여 비슷한 객체를 군집화하는 방법이다. 흔히 사용되는 군집분석 방법으로는 계층적 군집분석, k-평균 군집분석 등이 있으나 이러한 방법들은 이상치에 민감하고, 군집의 수와 같은 모수들을 사전에 정해야 하는 단점이 있다. 한편, 유전체 분석에서 활용되고 있는 베이지안 계층 군집분석은 가설 검정을 기반으로 군집을 정하기 때문에 앞서 말한 군집분석 방법의 단점을 보완할 수 있다. 본 연구에서는 모의실험을 통해 베이지안 계층 군집분석 방법의 장점과 기존 방법들과의 차이점을 확인하고, 실제 비즈니스 데이터에 이를 적용하여 최적의 군집분석 결과를 얻을 수 있는지 살펴본다.

키워드

계층적 군집분석; 고객 데이터; 군집 순도; 베이지안 계층 군집분석; 수정 랜드 지수; ARI; Bayesian hierarchical clustering; cluster purity; hierarchical clustering; Wholesale customers data
제목
비즈니스 데이터 분석을 위한 베이지안 계층 군집분석
제목 (타언어)
Bayesian hierarchical clustering for analyzing business data
저자
류성균; 황범석
DOI
/10.7465/jkdi.2020.31.1.159
발행일
2020-01
저널명
한국데이터정보과학회지
권
31
호
1
페이지
159 ~ 171