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Data Mining27

데이터 마이닝 군집화 기법. K-평균 군집화(K-Means Clustering) K-평균 군집화(K-Means Clustering)는 데이터 마이닝에서 널리 사용되는 군집화 기법으로, 주어진 데이터를 k개의 군집으로 나누고 각 군집을 대표하는 중심점(centroid)을 찾아내는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 군집 내의 데이터 포인트들이 서로 최대한 유사하도록 그룹화하고, 각 그룹이 서로 다른 군집들과는 최대한 다르게 만드는 것을 목표로 합니다. K-평균 군집화의 기본 개념- k: 나눌 군집의 개수입니다. 알고리즘을 시작하기 전에 사용자가 미리 지정해야 합니다. - 중심점(Centroid): 각 군집의 중심을 나타내는 좌표입니다. 군집에 속한 모든 데이터 포인트의 평균값으로 계산됩니다. - 유사성 측정: 일반적으로 유클리드 거리를 사용하여 각 데이터 포인트가 가장 가까운 .. 2024. 9. 4.
데이터 마이닝 모델링 기법. 군집화 (Clustering) 군집화 (Clustering)는 데이터 마이닝에서 중요한 모델링 기법 중 하나로, 데이터를 유사한 특성을 가진 그룹(군집)으로 자동으로 묶는 비지도 학습의 한 종류입니다. 군집화는 데이터의 구조를 이해하고, 데이터 세트 내에서 숨겨진 패턴을 찾는 데 유용합니다. 예를 들어, 고객 세분화, 이미지 분할, 문서 군집화 등이 군집화의 응용 분야입니다. 군집화의 기본 개념- 군집 (Cluster): 데이터 포인트들이 유사한 속성을 공유하는 그룹을 의미합니다. 군집 내의 데이터 포인트는 서로 매우 유사하고, 다른 군집의 데이터 포인트와는 상이합니다. - 유사성 측정: 군집화의 핵심은 데이터 포인트 간의 유사성을 측정하는 것입니다. 일반적으로 유클리드 거리, 코사인 유사도 등이 사용됩니다.  군집화 과정1. 문제 .. 2024. 9. 3.
데이터 마이닝에서 모델링 기법. 회귀 (Regression) 회귀 (Regression)는 데이터 마이닝에서 중요한 모델링 기법 중 하나로, 연속적인 숫자 값을 예측하기 위해 사용됩니다. 회귀 분석은 데이터의 패턴을 모델링하여 입력 변수(독립 변수)와 연속적인 출력 변수(종속 변수) 간의 관계를 이해하고 예측하는 데 도움을 줍니다. 예를 들어, 주택 가격 예측, 주식 가격 예측, 학생의 성적 예측 등이 회귀 문제에 해당합니다.  회귀 과정 1. 문제 정의 (Problem Definition)   - 목표 설정: 회귀 분석의 목표를 명확히 정의합니다. 예를 들어, 특정 변수(예: 집의 크기, 위치)에 따라 주택의 가격을 예측하는 것이 목표일 수 있습니다.    - 종속 변수 및 독립 변수 정의: 예측하려는 연속적 값(종속 변수)과 예측에 사용될 변수(독립 변수)를 .. 2024. 9. 1.
데이터 마이닝에서 데이터 모델링의 주요 기법.분류 (Classification) 분류 (Classification)는 데이터 마이닝에서 데이터 모델링의 주요 기법 중 하나로, 데이터의 항목을 사전 정의된 클래스(범주)로 분류하는 과정입니다. 분류는 주어진 입력 데이터가 어떤 클래스에 속하는지를 예측하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이메일을 스팸 또는 비스팸으로 분류하거나, 환자가 특정 질병에 걸렸는지 여부를 예측하는 것이 분류의 예입니다.  분류 과정1. 문제 정의 (Problem Definition)   - 목표 설정: 해결할 분류 문제를 명확히 정의합니다. 예를 들어, 이진 분류 문제(스팸/비스팸) 또는 다중 클래스 분류 문제(다양한 질병 진단) 등입니다.    - 클래스 레이블: 데이터가 어떤 클래스에 속할지를 정의합니다. 이진 분류에서는 두 개의 클래스가 있으며, 다중 클래스.. 2024. 8. 31.
데이터 마이닝에서의 모델링 과정. 데이터 마이닝에서의 모델링 과정은 데이터에서 인사이트를 추출하고 예측, 분류, 군집화 등의 분석 작업을 수행하기 위해 수학적 또는 알고리즘적 모델을 구축하는 단계입니다. 이 과정은 문제를 정의하고, 적합한 모델을 선택하며, 모델을 훈련하고 평가하는 일련의 단계를 포함합니다. 모델링 과정의 각 단계는 다음과 같습니다:  1. 문제 정의 (Problem Definition)목표 설정:    - 해결하려는 문제를 명확히 정의합니다. 예를 들어, 예측, 분류, 군집화, 연관 규칙 학습 등이 있습니다.    - 분석의 목표를 설정하고, 성공의 기준(성능 지표)을 정의합니다. 문제 유형 식별:    - 문제의 유형에 따라 회귀, 분류, 군집화, 연관 규칙 등 적합한 모델링 접근법을 결정합니다.  2. 데이터 준비 .. 2024. 8. 30.
데이터 마이닝. 데이터 탐색 (Exploratory Data Analysis, EDA) 데이터 탐색 (Exploratory Data Analysis, EDA)는 데이터 마이닝에서 중요한 단계로, 데이터의 구조와 특성을 이해하고 분석의 방향을 설정하기 위한 과정입니다. EDA는 데이터의 패턴, 트렌드, 관계, 이상치를 식별하고, 데이터 분석과 모델링을 위한 기초적인 인사이트를 제공하는 데 중점을 둡니다. 이 단계는 데이터 전처리 이후, 모델링 전에 수행됩니다. 데이터 탐색의 주요 목표1. 데이터 이해:   - 데이터의 전반적인 구조와 속성을 이해합니다. 변수의 의미, 데이터의 범위와 형식, 결측치와 이상치 등을 파악합니다.2. 패턴 및 트렌드 식별:   - 데이터 내에서 패턴, 트렌드, 계절성 등을 식별하여 데이터의 주요 특징을 분석합니다.3. 관계 분석:   - 변수 간의 관계를 분석하여 .. 2024. 8. 29.

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