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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.4
- 수록면
- 299 - 307 (9page)
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데이터마이닝은 주어진 데이터베이스에서 항목간의 흥미로운 관계를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무는 데이터마이닝의 대표적인 알고리즘이라고 할 수 있다. 의사결정나무는 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. 일반적으로 연구자가 의사결정나무 모형을 생성 할 때 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 한다. 특히 의사결정나무 모형에서 입력 변수의 수가 많을 경우 생성된 모형은 복잡한 형태가 될 수 있고, 모형 분석이 어려울 수도 있다. 만일 입력변수에서 주변조건부 변수 (매개변수, 외적변수)가 존재한다면 이 입력변수는 직접적인 관련성이 없는 것으로 판단한다. 이에 본 논문에서는 주변조건부 변수를 고려하여 의사결정나무모형을 생성하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.
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참고문헌 (8)
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1. [단행본] - Breiman, L. / 1984 / Classification and regression tree / Wadsworth and books
2. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 연관성규칙에서 의미 없는 규칙의 발견에 관한 연구 / 한국데이터정보과학회지 22 (1) : 81 ~ 88
3. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 매개 변수를 이용한 의사결정나무 생성에 관한 연구 / 한국데이터정보과학회지 22 (4) : 671 ~ 678
4. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 다중외적연관성규칙을 이용한 불필요한 입력변수 제거에 관한 연구 / 한국데이터정보과학회지 22 (5) : 877 ~ 884
5. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 외적 변수를 이용한 의미 없는 연관성 규칙 발견 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13 (3) : 1343 ~ 1351
2. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 연관성규칙에서 의미 없는 규칙의 발견에 관한 연구 / 한국데이터정보과학회지 22 (1) : 81 ~ 88
3. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 매개 변수를 이용한 의사결정나무 생성에 관한 연구 / 한국데이터정보과학회지 22 (4) : 671 ~ 678
4. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 다중외적연관성규칙을 이용한 불필요한 입력변수 제거에 관한 연구 / 한국데이터정보과학회지 22 (5) : 877 ~ 884
5. [학술지(정기간행물)] - 조광현 / 2011 / 외적 변수를 이용한 의미 없는 연관성 규칙 발견 / Journal of The Korean Data Analysis Society 13 (3) : 1343 ~ 1351
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