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군집화는 간접적이다.
군집화에는 타겟 변수가 없다.
군집화는 유사한 것들끼리의 집합을 찾는다.
군집화는 우리에게 많은 것들을 도와 줄 수가 있다.
대량의 데이터들을 이해할 수 있다.
고객 세그먼트를 찾을 수 있다.
전형적인 소
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군집화의 방안과 유사.
⑻ 요인화(factoring) : 개별적 사실들에서 공통점을 파악하게 하는 그 어떤 것이 바로 \'요인\'이다. - 요인들은 특정 사례의 이해 혹은 그것의 기본적인 역동성에 대한 이해에 기여해야만 한다.
⑼ 변인들 간의 관계 나타
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이해가 수반되면 문제를 해결하는 데 최적의 접근으로, 보다 효과적이고 적극적인 데이터
마이닝을 수행할 수 있을 것이다. 마케팅의 주요 개념
Ⅰ. 소비자의 구매행동
Ⅱ. 시장세분화
Ⅲ. 마케팅 믹스전략
Ⅳ. 제품포지셔닝 전략
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군집화(Clustering)
Ⅴ. 데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(B
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군집화(Clustering)
Ⅴ. 데이터마이닝의 기법
1. 연관성측정(ASSOCIATIONS)
2. 순차적 패턴발견(SEQUENCES)
3. 클러스터링(CLUSTERING)
4. 의사결정수(Decision Trees)
5. 신경망모형(Neural Networks)
Ⅵ. 데이터마이닝의 기술 활용
1. 비즈니스 데이터마이닝(B
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군집화를 이용한 개선된 아다부스트 알고리즘, 백열민, 김중근, 김회율, 한국방송공학회지 제18권 제4호 통권 제73호 (2013. 7) pp.643-646 1226-7961 1. 서론
2. 문헌연구
2.1 종전연구
2.1.1 트리
2.1.2 의사결정트리
2.1.3 가지치
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