Journal of the Korean Data and Information Science Society

The Korean Data and Information Science Society (한국데이터정보과학회)
권호 표지

A Comparison of cluster analysis based on profile of LPGA player profile in 2009

2009년 여자프로골프선수 프로파일을 이용한 군집방법비교

  • Min, Dae-Kee (Department of Information and Statistics, Duksung Women's University)
  • Received : 2010.04.09
  • Accepted : 2010.05.23
  • Published : 2010.05.31
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Abstract

Cluster analysis is one of the useful methods to find out number of groups and member’s belongings. With the rapid development of computer application in statistics, variety of new methods in clustering analysis were studied such as EM algorism and Self organization maps. The goals of cluster analysis is finding the number of groupings that are meaningful to me. If data are analyzed perfectly with cluster analysis, we can get the same results from discernment analysis.

군집방법은 탐색적 통계기법에서 매우 유용한 방법이나 최종 의사결정을 지지할 검정 통계량이 없는 것이 단점이다. 자료구조에서 살펴보면 군의 성격을 파악하는 변수가 있느냐 없느냐가 군집분석과 판별분석의 차이이다. 군집분석이 가장 이상적으로 이루어졌다면 그 프로파일의 분석결과가 판별분석과 같을 것이다. 이 점에 근거하여 비계층 분석의 대표적인 K-평균법 방법과 자기 조직화지도 군집분석의 유효성을 2009년 여자프로골프 선수들의 프로파일 분석을 통하여 비교 연구하였다.

Keywords

References

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