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자료유형
학술저널
저자정보
Kim, Mi-Kyung (Kookmin Credit Card Ltd. Co.) Huh, Myung-Hoe (Department of Statistics, Korea University)
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제31권 제4호
발행연도
2002.1
수록면
519 - 532 (14page)

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K-means clustering is a well-known partitioning method of multivariate observations. Recently, the method is implemented broadly in data mining softwares due to its computational efficiency in handling large data sets. However, it does not yield a suitable visual display of multivariate observations that is important especially in exploratory stage of data analysis. The aim of this study is to develop a K-means clustering method that enables visual display of multivariate observations in a low-dimensional space, for which the projection pursuit method is adopted. We propose a computationally inexpensive and reliable algorithm and provide two numerical examples.
#K-means clustering #projection pursuit method #visualization #AMS 2000 subject classifications #Primary 62H30 #Secondary62H09

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