Certificates34 [ADsP] 군집 분석 - 혼합 분포 군집 (EM 알고리즘) 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 3-3-1. 데이터 마이닝 개요 3-3-2. 분류 분석 3-3-3. 군집 분석 3-3-4. 연관 분석 군집 분석 - 군집 분석은 관측값들을 유사한 성격을 가지는 몇 개의 군집으로 집단화하고, 군집의 특성을 파악하여 군집사이의 관계를 분석하는 다변량분석 기법이다. - 군집 분석 종류 : 계층적 군집 비계층적 군집 (K-means) 혼합 분포 군집 (EM 알고리즘) SOM 혼합 분포 군집 #혼합 분포의.. 2020. 8. 3. [ADsP] 군집 분석 - 비계층적 군집 (K-평균 군집 분석) 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 3-3-1. 데이터 마이닝 개요 3-3-2. 분류 분석 3-3-3. 군집 분석 3-3-4. 연관 분석 군집 분석 계층적 군집 비계층적 군집 (K-means) 혼합 분포 군집 (EM 알고리즘) SOM 비계층적 군집방법 #비계층적 군집방법의 정의 및 특징 - n개의 개체를 g개의 군집으로 나눌 수 있는 모든 방법을 점검해 최적화한 군집을 형성 - 자료의 크기에 제약이 없음 #비계층적 군집방법의 장점과 .. 2020. 8. 3. [ADsP] 군집 분석 - 계층적 군집 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 3-3-1. 데이터 마이닝 개요 3-3-2. 분류 분석 3-3-3. 군집 분석 3-3-4. 연관 분석 계층적 군집 #계층적 군집 정의 및 특징 - 가장 유사한 개체를 묶어 나가는 과정을 반복하여 원하는 개수의 군집을 형성하는 방법 (n개의 군집으로 시작해 점차 군집의 개수를 줄어나가는 방법) - 군집을 형성하는 매 단계에서 지역적 최적화를 수행해 나가는 방법 (전역적인 최적해라고 볼 수 없음) - .. 2020. 8. 3. [ADsP] 의사결정나무 1. 데이터 이해 1-1. 데이터의 이해 1-2. 데이터의 가치와 미래 1-3. 가치 창조를 위한 데이터 사이언스와 전략 인사이트 2. 데이터 분석 기획 2-1. 데이터 분석 기획의 이해 2-2. 분석 마스터 플랜 3. 데이터 분석 3-1. R 기초와 데이터 마트 3-2. 통계분석 3-3. 정형 데이터 마이닝 3-3-1. 데이터 마이닝 개요 3-3-2. 분류 분석 3-3-3. 군집 분석 3-3-4. 연관 분석 분류 분석 로지스틱 회귀모형 신경망 모형 의사결정나무 모형 앙상블 모형 분류 모형 평가 의사결정나무 모형 #의사결정나무 정의와 특징 - 분류함수를 의사결정 규칙으로 이뤄진 나무 모양으로 그리는 방법 - 의사결정나무는 분류(classification)와 회귀(regression) 모두 가능하다. - .. 2020. 8. 1. 이전 1 2 3 4 다음
