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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제9권 제5호
발행연도
2007.1
수록면
2,273 - 2,284 (12page)

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현대 사회에서는 조직의 운영 및 의사 결정을 위하여 다양한 통계 조사가 실시되고 있으며, 연구의 목적에 따라 조사 문항을 다르게 하여 실시하고 있어 통계 분석 시 통계조사의 효율적 사용이 제한되어 있다. 이에 본 논문에서는 데이터 퓨전을 이용하여 다양한 통계 조사 자료를 결합하고 데이터 퓨전에 의해 생성된 자료에 대하여 집단 세분화를 이용한 의사결정나무를 적용하는 방안에 대하여 연구하고자 한다.일반적으로 의사결정나무 분석은 목표변수 하나에 대하여 모형을 생성하므로 목표변수가 여러 개일 경우 각각의 의사결정나무 모형이 생성된다. 만일 의사결정나무 분석에 사용되는 목표변수가 비슷한 경향을 보일 경우, 의사결정나무 모형 또한 유사한 모형이 생성되므로 이들의 목표변수를 하나의 변수로 축약한다면 모형 생성 및 모형 해석에 대한 시간을 단축시킬 수 있으므로 효율적 분석이 가능하다. 본 논문에서는 통계 조사 자료의 퓨전된 결과를 바탕으로 집단세분화에 의한 의사결정나무 적용 방안인 하이브리드 데이터마이닝에 대하여 기술하고 실제 자료에 적용하여 그 유용성을 살펴보고자 한다.
#군집분석 #데이터마이닝 #데이터 퓨전 #의사결정나무 #하이브리드데이터마이닝. #clustering #data mining #data fusion #decision tree #hybrid data mining.

목차

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참고문헌 (11)

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Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Wadsworth google schola Hartigan, J. A. / 1975 / Clustering Algorithms / John Wiley & Sons, Inc google schola Loh, W. Y. / 1997 / Split Selection Methods for Classification Tree / Statistica Sinica : 815 ~ 840 google schola National Statistics / / National Statistics Code of Practice Protocol on Data Matching google schola Quinlan, J. R. / 1993 / C4.5 Programs for Machine Learning / Morgan Kaufmann google schola

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