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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.1
- 수록면
- 1 - 7 (7page)
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Data mining is widely used for turning huge amounts of data into useful information and knowledge in the information industry in recent years. When analyzing data set with continuous values in order to gain knowledge utilizing data mining, we often undergo a process called discretization, which divides the attribute’s value into intervals. Such intervals from new values for the attribute allow to reduce the size of the data set. In addition, discretization based on rough set theory has the advantage of being easily applied. In this paper, we suggest a discretization algorithm based on Rough Set theory and SOM(Self-Organizing Map) as a means of extracting valuable information from large data set, which can be employed even in the case where there lacks of professional knowledge for the field.
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참고문헌 (13)
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J. Han,M. Kamber / 2000 / Data Mining:concepts and Techniques : 21 ~ 26
J.G. Bazan / 2000. / Rough set algorithm in classification problem new developments in knowledge discovery in information systems : 57 ~ 66
M. Fayyad / 1996. / From Data mining to Knowledge Discovery An Overview in Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 1 ~ 34
M. J. A. Berry / 1997 / Gordon Linoff Data Mining Techniques : 63 ~ 93
M. J. Beynon / 2001 / Variable precision rough set theory and data discretisation an application to corporate failure prediction 29 (6) : 561 ~ 576
J.G. Bazan / 2000. / Rough set algorithm in classification problem new developments in knowledge discovery in information systems : 57 ~ 66
M. Fayyad / 1996. / From Data mining to Knowledge Discovery An Overview in Advances in Knowledge Discovery and Data Mining : 1 ~ 34
M. J. A. Berry / 1997 / Gordon Linoff Data Mining Techniques : 63 ~ 93
M. J. Beynon / 2001 / Variable precision rough set theory and data discretisation an application to corporate failure prediction 29 (6) : 561 ~ 576
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