[데이타마이닝] 군집분석

*지*

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최초 등록일: 2002.10.02
최종 저작일: 2002.10; 33페이지/ MS 파워포인트; 가격 3,000원

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여기에서는 탐색적인 데이터분석 기법중 하나인 군집분석의 개념을 소개하고 대용량 데이터에 적절한 군집분석 기법인 K-평균 군집방법(K-MEANS CLUSTERING)을 중심으로 데이터 마이닝의 기법으로 군집분석을 어떻게 응용할 수 있는가를 살펴보고자 한다.

-군집분석의 개념
-군집분석의 유형
-비계층적 군집방법
-k-평균 방법의 절차
-k-알고리즘의 단계
-접근의 문제점
-변수의 다양성
-유사성과 거리
-k-means 란 무엇인가?
-가중치의 중요성
-scaling의 변수방법
-Variation on the K-means Method
-Gaussian mixture models이란
-계층적 군집분석
-병합방법
-병합방법의 종류
-군집분석의 장점과 단점
-군집분석 사용 시기

본문내용

*군집분석이란
-주어진 관찰치 중에서 유사한 것들을 몇몇의 집단으로 그룹화하여, 각 집단의 성격을 파악함으로써 데이터 전체의 구조에 대한 이해를 돕고자 하는 분석방법.
-관측 값(개체)들 사이의 거리 또는 유사성을 이용하여 전체를
몇 개의 집단으로 그룹화 하고 요약하는 탐색적 자료분석방법.
-모집단 또는 범주에 대한 사전 지식이 없으므로
전체를 이해할 수 없을 때 군집분석이 좋은 기법이 된다.

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