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역사
Data Mining
많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용한 상관관계를 발견하여, 미래에 실행 가능한 정보를 추출해 내고 의사 결정에 이용하는 과정
목차
1
일반적 절차
2
주요 기술 분류
3
같이 보기
4
참고 문헌
1 일반적 절차
[
편집
|
원본 편집
]
데이터 추출(Data Selection)
→ 데이터 정제(Cleaning)
→ 데이터 변형(Tansformation)
→ 분석(Analysis)
→ 해석(Interpretation)
→ 보고서 작성(Reporting)
2 주요 기술 분류
[
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|
원본 편집
]
학습 구분
기법
세부 기법
지도학습
분류(Classification)
판별분석
로지스틱 회귀분석
최근접이웃기법
의사결정 나무
나이브베이즈분류
인공 신경망
서포트 벡터 머신
예측(Prediction)
회귀 분석
K-최근접 이웃
인공 신경망
평활법
비지도학습
군집화(Clustering)
계층적 군집화
K-평균 군집화
유한혼합모형
이중군집법
연관 규칙(Association Rule)
장바구니 분석
서열분석
트랜잭션데이터 분석
가중치 결정
신경망
비정형분석
텍스트 마이닝
오피니언 마이닝
리얼리티 마이닝
소셜 네트워크 마이닝
3 같이 보기
[
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|
원본 편집
]
기계 학습
신경망 학습
Apriori 알고리즘
4 참고 문헌
[
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|
원본 편집
]
정보통신기술용어해설
분류
:
데이터 과학
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