강의-데이터사이언스

Data Science - Frequent Pattern Mining (빈발 패턴 마이닝)

데이터 마이닝- 분류 방법론

1 Data Objects = 1. Data Set Type Tabular $\ni$ Data Matrix, Table ex) a set of termm-frequence vectors, trx. data Graph and Network ex) Social

❓ why) pre-process data?정확성, 완전성, 일관성, 적시성, 신뢰성, 해석가능성 등Overview❑Data cleaning → 채우기, 노이즈 없애기❑Data integration → 多 DB, file 등에서 합치기❑Data reduction → 차

Clustering 1

☑️ what) N개의 데이터를 K개의 클러스터로 나눈다.클러스터의 representative (e.g. centroid, medoid)를 정하고, 다음 식의 클러스터별 총합이 최소가 되도록 나눈다.🥲 pb) $K$가 hyper-parameter이다, non-con

1 Hierarchical Method > ☑️ what) 종결 조건을 만족할 때까지 데이터를 나눈다. cf) Partitioning Method(K-Means, K-Medoids...)는 몇 개로 나눌지 ($K$)에 대한 조건이 필요한 반면, 계층적 방법은 종결 조

정리 중

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