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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 제7권 제5호
발행연도
2005.1
수록면
1,669 - 1,678 (10page)

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데이터마이닝 기법에는 연관성 규칙, 의사결정나무, 신경망 분석, 클러스터링, 유전자 알고리즘, 베이지안 네트워크, 메모리-기반 추론 등이 있다. 데이터마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법이다. CHAID 알고리즘은 예측변수들과 독립변수간의 관계를 탐색하여 나무 모형을 생성하는 의사결정나무의 대표적인 알고리즘이다. CHAID 알고리즘은 거대한 양의 데이터에 대하여 모형을 구축 시 시간과 노력이 많이 드는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 방대한 데이터베이스에 대하여 샘플링 기법을 CHAID 알고리즘에 적용시켜 기존의 CHAID 알고리즘의 나무 모형과 동일하면서 모형구축 시간을 단축시키는 알고리즘을 제시한다. 추출률에 의한 CHAID 알고리즘을 적용하면 의사결정나무 모형 구축 시 모형의 정확도는 그대로 유지하면서 수행속도는 줄일 수 있어 효율적으로 모형을 구축할 수 있다.
#단순임의추출 #데이터마이닝 #의사결정나무 #추출률 #CHAID. #CHAID #data mining #decision trees #random samplimg #sampling fraction.

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Catlett / 1991 / Machine Learning on Very Large Databases University of Sydney google schola Chan / 1993 / Experiments on multistrategy learning by meta-learning : 314 ~ 323 google schola Loh W / 1997 / Split Selection Methods for Classification Tree google schola Quinlan / 1993 / 5 Programs for Machine Learning google schola 강한구 / 2003 / 보험 CRM에서 데이터마이닝 기법의 응용연구 / Journal of The Korean Data Analysis Society 5 (2) : 307 ~ 322 google schola

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