클러스터링과 의사결정트리 실습

소개글

Weka를 활용한 데이터 분석, 클러스터링과 의사결정트리 생성 실습 보고서

목차

1. 기초 데이터
2. 클러스터링
3. 의사결정트리
4. 한계점

본문내용

클러스터링 및 의사결정트리 실습
수입, 방크기, 잔디깍기소유 여부(IncomeLotsizeOwnership.csv)에 관련된 데이터를 읽어서(첨부파일) weka를 설치하고 이를 이용하여 클러스터링과 의사결정트리를 구해보자.
몇 개로 그룹화하는 것이 가장 바람직한지, 의사결정트리는 어떠한지에 대해서 고민해보고, 한계점은 무엇인지 의견을 제시해 보자.

1. 기초 데이터
- 기초 데이터는 수입, 방크기, 잔디깍기소유 여부(IncomeLotsizeOwnership.csv)에 관련된 데이터
- 전체 24개의 데이터
- 초기 csv 파일에서는 데이터만 있으나 weka 프로그램을 이용해서 작업을 하기 위해 각 칼럼의 속성을 명칭을 첫 줄에 추가함(수입 income, lotsize 방크기, 잔디깍기 소유 ownership)

몇 개로 그룹화하는 것이 가장 바람직한지, 의사결정트리는 어떠한지에 대해서 고민해보고, 한계점은 무엇인지 의견을 제시해 보자.

2. 클러스터링
- 수입, 방크기, 잔디깍기 소유 여부 3가지의 데이터 간에 공통적인 속성으로 그룹화하고 그룹간에 서로 차이가 있도록 그룹화할 수 있는 몇 개로 그룹화로 하면 좋은지 weka 프로그램을 이용해 시도해 보았다.

참고 자료

없음