최종 수정: 2014.11.07 안녕하세요. Hackability 입니다. 이 전 포스팅에서는 연관 법칙에 대한 간략한 소개를 하였습니다. 이번 포스팅 내용은 연관 법칙에 사용되는 Apriori 알고리즘에서 (단계 1)인 빈번 집합 생성에 대해 알아보도록 하겠습니다. # Apriori Algorithm Apriori 알고리즘은 2 단계로 구성되어 있습니다. 단계 1: min sup을 만족 시키는(빈번한) 모든 아이템 집합 생성단계 2: 단계 1에서 생성된 집합에서 min conf를 만족 시키는 모든 법칙을 생성 (단계 1) 빈번한 아이템 집합 생성 Apriori 알고리즘은 Downward closure라는 특성을 이용하여 효과적으로 동작하게 됩니다. Downward closure란 어떤 minsup을 만..
최종 수정 : 2014-11-03 안녕하세요. Hackability 입니다. 첫 번째 마이닝 포스팅 내용은 데이터 간의 연관 규칙과 순차 패턴 마이닝에 대한 내용입니다. # 연관 법칙 (Association Rule) 소개 Association Rule은 데이터 간의 연관 법칙을 찾는 방법입니다. 가장 대표적으로 마켓 구매를 들 수 있습니다. 마켓에는 야채, 과자, 음료, 옷, 등등 여러 가지 상품을 파는데 소비자들이 상품을 구매하는 이력을 이용하여 상품간의 연관관계를 만들고, 관계 있는 상품, 관계 없는 상품 등을 구할 수 있습니다. 이처럼 연관 마이닝은 관계가 있는 아이템 찾기를 목표로 합니다. 연관 법칙 마이닝에서 가장 기본이 되는 단위인 상품을 의미하는 Item과 구매내역을 의미하는 Transac..
최종 수정: 2014-10-31 안녕하세요. Hackability 입니다. 이번부터 연재할 내용은 Bing Liu님께서 쓰신 Web Data Mining 을 기반으로 Data Mining에 관한 전반적인 그리고 웹 마이닝에 대한 부분적인 내용에 대해 정리 하려고 합니다. 4년전에 공부한 내용을 다시 정리하는 것이라 잘못된 내용이 있을 수 있으니 그 부분이 있으면 언제든지 지적 부탁드리며, 추가적으로 그동안 느꼇던 부분에 대해 제 주관적인 생각이 많이 들어 갈 수 있습니다. 목차는 책과 동일하게 진행하며, 사용되는 용어들은 어색하게 번역하는 것보다 원문 그대로 사용하는 것이 자연스러울 것 같아서 그대로 표현하도록 하겠습니다. 되도록 짧고 간략하게 진행하도록 하겠습니다. 먼저, 이번 포스트에서는 간단히 마이..
최종 수정: 2014-03-16 안녕하세요. Hackability 입니다. 오늘 포스팅 할 내용은 N 개의 원소에서 k 번째 원소를 선택하는 효율적인 알고리즘에 대해 포스팅 하려고 합니다. 배열 = [5, 1, 4, 3, 2] 라고 되어 있을 때, 2 번째로 큰 값을 찾아라 하는 문제가 주어졌다고 가정합니다. 보통 이런 문제를 풀기 위해 배열을 정렬 (Sorting) 한 뒤, 2번째 값을 참조 하게 됩니다. 하지만 이럴 경우, 궂이 정렬하지 않아도 되는 다른 부분들을 정렬하게 되면서 효율적이지 못하게 됩니다. 이렇게 k 번째 요소를 선택하는 문제를 해결하기 위해서는 Selection Algorithm을 사용하시는 것이 효율적입니다. 그래서 오늘 소개 드릴 내용은 Quick Selection Algorit..
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