차원축소를 통한 결측자료의 군집분석 = Reduced Dimension Clustering with Incomplete Data

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Cluster analysis classify similar observations into the same cluster and different observations into different clusters. When data include many variables, reduced dimension clustering methods have been suggested instead of the standard clustering methods. The joint analysis of dimension reduction and clustering is known to perform better than tandem analysis that sequentially conducts dimension reduction and clustering. On the other hand, most data include missing values. When cluster analysis is conducted with incomplete data, incomplete observations can not be classified into any group. To avoid this problem, it is common to impute missing values before conducting cluster analysis. In this study, we suggest a method for combining dimension reduction k-means clustering and missing data imputation. The suggested method has an advantage to accurate classify observations through imputation using cluster information. A simulation is conducted to evaluate performance of the suggested method and compare the result with the one based on tandem analysis. The suggested method using an appropriate dimension reduction k-means clustering showed lower misclassification rates than tandem analysis.

국문 초록 (Abstract)

군집분석은 유사한 특성들을 지닌 관측값들을 같은 군집으로, 다른 특성들을 지닌 관측값들은 서로 다른 군집으로 분류하는 분석 기법이다. 많은 변수를 포함한 고차원 자료에서는 일반적인 군집분석 대신 차원축소를 통하여 군집분석을 실시하는 방법들이 제안되어 왔다. 주성분 분석을 통해 차원을 축소한 후 축소된 차원에서 군집분석을 실시하는 직렬분석 방법보다 차원축소와 군집분석을 결합하여 동시에 실시하는 방법들이 더 우수한 성능을 보인다는 것이 알려져 있다. 한편, 대부분의 자료는 결측값을 포함하고 있는데 결측값이 포함된 자료에 대하여 군집분석을 실시하는 경우 불완전하게 관측된 자료들은 어느 군집으로도 분류되지 않는 문제가 발생한다. 따라서 군집분석을 실시하기 전에 먼저 결측값 대체를 실시하는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 고차원 결측자료에 대하여 차원축소를 통한 k-평균 군집분석을 실시할 때 결측값 대체를 결합하여 실시하는 방법을 제안한다. 이 방법은 군집 정보를 이용한 결측값 대체를 통해 정확한 차원축소를 통한 군집분석이 가능하게 하는 장점을 지닌다. 제안된 방법은 모의실험을 통해 성능을 평가하였고 결측값을 대체한 후 대체된 자료에 대하여 차원축소를 통한 군집분석을 실시하는 직렬식 분석방법과 비교하였다. 제안된 방법은 적절한 차원축소를 통한 k-평균 군집분석을 실시한다면 직렬식 분석보다 오분류율이 낮게 나타났다.