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데이터 마이닝 프로젝트의 큰 특징은 분석에 이용되는 자료에서 관측된 변수의 수가 수백에서 수천 개로 매우 큰데 이 변수들이 잠재적으로 예측변수로 고려될 수 있어서 모형을 구할 때 어떤 변수를 어느 정도의 적절한 수로 선택해야 하는 결정에 많은 시간이 소요된다. 이런 문제를 해결하기 위하여 클레멘타인의 Feature Selection을 제시한다.
Feature Selection은 알고리즘에 의하여 연속형 변수와 범주형 변수를 포함한 대량의 데이터에서 관측된 많은 입력변수들을 거르기[screening]단계 와 순위화[...
The most significant feature of Data mining project is that the numbers of observed variables in the data being used in analysis are so large that it reaches several hundreds to several thousands, and also that a large amount of time is required for decision making on what variables should be select...
저자 | 이창희 |
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학위수여기관 | 중앙대학교 대학원 |
학위구분 | 국내석사 |
학과 | 통계 통계학 |
지도교수 | 이용구 |
발행연도 | 2008 |
총페이지 | iv, 74 p. |
키워드 | Feature Selection 중요변수 선택방법 지도학습모형 |
언어 | kor |
원문 URL | http://www.riss.kr/link?id=T11229383&outLink=K |
정보원 | 한국교육학술정보원 |
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