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제안 방법
- 범주화된 분리자를 다루고, 서브 트리를 평가할 때에 테스트 집합을 사용하지 않는다. CART의 가지치기와는 달리 끝마디에서 에러율을 조사하여 최소한의 에러율을 얻기 위해서 가지치기를 한다. 고전적인 트리분류기인 ID3의 후계자 이다.
- 시장 바구니 분석과 같이 Boolean이나 범주형(categorical) 속성을 갖는 데이터에 대한 계층적 클러스터링 알고리즘으로 제안되었다. 각각의 클러스터를 합병할 때 데이터간의 유사성 측정 기준으로 거리 대신 링크라는 새로운 개념을 도입하였다. 즉 두 개의 포인트 pair가 유사성 측면에서 특정 thershold 이상인 경우 이웃이라고 하고.
- 인간의 사고와 인지에 관심이 있던 인지과학자와 새로운 계산 모형에 관심을 갖고 있던 학자들은 신경해부학적 사실을 토대로 하여 간단한 연산기능만을 갖는 처리기(신경세포)를 고안했다. 그리고 이러한 처리기들을 가중치(weight)를 갖는 데이터 통로(channel)로 연결한 망(network) 형태의 계산 모형을 제안하였다. 이렇게 제안된 모형을 뉴럴 네트워크(neural network) 라고 한다.
- 클러스터링. 분류 및 뉴럴 네트워크, 웹 마이닝 분야에 대한 현황 및 여러 기법들을 조사, 분석하였다.
- 시장 바구니 분석과 같이 Boolean이나 범주형(categorical) 속성을 갖는 데이터에 대한 계층적 클러스터링 알고리즘으로 제안되었다. 각각의 클러스터를 합병할 때 데이터간의 유사성 측정 기준으로 거리 대신 링크라는 새로운 개념을 도입하였다.
- FP-tree 구조란 빈발 패턴들에 대한 중요한 정보들을 압축하여 저장하는 확장된 트리구조를 말한다. 이 FP-tree 구조를 사용하여 완전한 빈발항목집합을 찾아내는 새로운 기법을 제안한다.
- DHP 알고리즘은 지지수를 계산하기 위해서 액세스하는 데이터베이스에 대해서 데이터베이스의 트랜잭션의 수뿐만 아니라 각 트랜잭션 항목의 수 또한 감소시킬 수 있음을 보여 주었다. 이렇게 데이터베이스를 축소하여 데이터베이스를 액세스하는 시간을 단축하고 지지수를 계산하는 시간도 단축하였다.
대상 데이터
- 본 논문에서는 데이터 마이닝에 효율적으로 적용되고 있는 여러가지 기법들을 선정. 분석하여 데이터 마이닝에 대한 폭 넓은 이해를 도모하고, 이들 기법들이 실세계에서 보다 효율적으로 적용 가능하도록 앞으로의 연구방향을 제시 한다.
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