흰고래의꿈

1. Similarity and Dissimilarity(유사도와 비유사도) 1. Similarity▪ 두 Data Object의 얼마나 유사한지에 대한 수치적 척도이다.▪ 수치가 높으면 비슷하다. 0~1 사이가 나온다. 2. Dissimilarity▪ 두 Data Object의 얼마나 다른지에 대한 수치적 척도이다.▪ 수치가 작을 수록 비슷하다. 하한은 0이고 상한은 제한이 없다. 2. Distance 1. Euclidean Distance▪ n은 dimension 개수이며 각 속성의 scales가 다르면 표준화가 필요하다.▪ 순수 두 점간의 거리 2. Minkowski Distance▪ Minkowski Distance는 Euclidean Distance의 일바화이다.▪ r=1, 대표적인 예가 두 B..

1. Data란 ▪ 데이터 마이닝에서 데이터란 Data Object를 모아둔 것을 말한다. ▪ Attribute는 Object의 특성이다. Attribute 집합으로 하나의 Object를 설명할 수 있다. ▪ Data Object들은 같은 Attributes를 가진다. 2. Attribute Values ▪ Attribute가 속성이라면 Attribute values는 속성값이다. ▪ Attribute values는 숫자 또는 심볼이 들어간다. ▪ 같은 속성(Attribute)라도 다른 속성값(Attribute values) 또는 의미를 가질 수 있다. (ex) 속성 : 길이, 속성값 : 2m, 2cm (ex) 속성 : 길이, 속성값 : (실제 길이), (길이 순서) ▪ 같은 속성값(Attribute v..

1. Data Mining 정의 ▪ 과거에 몰랐거나 숨어있는 정보를 데이터 집단에서 추출하는 것 ▪ 의미있는 패턴을 발견하기 위해 많은 양의 데이터를 자동 또는 반자동 수단으로 탐색 및 분석하는 것 2. Data Mining Tasks(수단?) ▪ Prediction Methods : 알려지지 않은 또는 다른 변수의 미래 가치를 예상 하기 다른 일부 변수를 이용한다. ▪ Description Methods : 데이터를 설명할 수 있는 사람이 해석가능한 패턴을 찾는다. 3. Data 분석의 4가지 종류 ▪ Descriptive : 현재 상황 설명, What's happening in my business? ▪ Diagnostic : 상황 진단, Why is it happening? ▪ Predictive ..