계층적 군집분석 썸네일형 리스트형 무료 일본어 AI 자동 텍스트 마이닝 사이트 사용법 (2) │아마존 재팬 고객 리뷰 분석 │User Local(ユーザーローカル) 이번 포스팅은 User Local(ユーザーローカル)을 이용하여 일본어 고객 리뷰를 자동 텍스트 마이닝 분석해 봅니다. 예제로 사용할 리뷰는 지난 포스팅에서 사용했던 아마존 재팬의 유기농 립스틱 상품이며, 코딩하지 않고 아마존 리뷰를 수집하는 방법은 다음 포스팅을 참고하기 바랍니다. 댓글 분석 │LDA 토픽 모델링 │R 한글 텍스트 마이닝지난 포스팅에서는 어린이 자외선 차단제 댓글들을 이용하여 품사분석, 전처리 그리고 빈도분석까지 실행해 보았습니다. 이번 포스팅에서는 이어서 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation,e-datanews.tistory.com 무료 웹스크래핑 Dataminer 사용 방법 │아마존 고객 리뷰 │keto diet웹스크래핑 서비스인 dataminer 사용.. 더보기 계층적 군집분석 │ 와드(Ward) │ 유클리디안 거리 군집분석은 비슷한 속성을 가진 분석대상을 몇 개의 집단으로 묶고 각 집단의 특징을 파악하여 전체 데이터를 탐색하는 방법입니다. 몇 개의 집단으로 묶기 위해서는 묶이는 집단 간 유사도가 필요합니다. KHCoder3에서 제공하고 있는 유사도 계산 방법은 지난 포스팅에서도 소개했습니다만, 이번 포스팅에서는 유클리디안 거리에 대하여 정리하고 계층적 군집분석을 테스트해보겠습니다. 1. 계층적 군집분석의 거리 계산 방법 개별 분석 대상 간의 거리를 기준으로 수형도 즉 나무 모양의 계층구조를 상향식으로 만들어 가는 방법입니다. 거리를 계산하는 방법에 따라 단일결합, 완전결합, 평균결합, 중심경합 그리고 와드(Ward)기준이 있습니다. 단일결합은 최소거리를, 완전결합은 최대거리를, 평균결합은 평균거리를, 중심결합은 집.. 더보기 이전 1 다음
