데이터마이닝 기말과제물 방송통신대 (만점)

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목차

1. 교재 21페이지에는 독일신용데이터의 수치형 변수를 함수 factor()를 이용하여 적절하게 범주형 변수로의 변환하는 과정이 나타나있다. 독일신용데이터의 numcredits 변수에 factor()함수를 적용했을 때 생성된 범주형 변수는 어떠한 형태로 나타나며 이에 대한 해석은 어떻게 할 수 있는지 설명하라.

2. 아래 그림은 현재의 노드 t에서 2개의 입력변수 X1, X2와 목표변수와의 관계를 나타낸 것이다. 소속집단을 의미하는 목표변수의 값은 흰색(Y=1)과 검은색(Y=0)으로 표시되어 있다.
(1) 현 상태에서 불순도를 지니지수로 계산하라
(2) 분할 정지 방법을 사용한 나무모형과 가지치기 방법을 사용한 나무모형을 도시하고 각각의 도시한 그림을 바탕으로 산출되는 지니지수를 계산하시오.

3. 나무모형의 단점으로는 불안정성을 꼽을 수 있다. 불안정한 분류기란 무슨 의미이며, 이를 극복하기 위한 방법은 어떠한 것들이 있는지 서술하시오.

4. 아래는 앙상블 방법 중 한 가지 방법이다. 이와 같은 방식으로 목표변수값을 예측하는 알고리즘의 특징을 약술하시오.

5. 문제. R을 이용하여 0 < x < 1 구간의 sin(5 π x)의 출력자료 100개를 생성하고 이를 신경망을 통해 적합하라.

6. R에 내장된 USArrests 데이터를 사용하여 군집분석을 하려고 한다(맨하탄거리 이용).
1) 단일연결법, 완전연결법, 평균연결법에 의한 군집화를 실시하고 나무형 그림으로 나타내시오.
2) DIANA를 이용한 군집화를 실시하고 나무형 그림으로 나타내시오.
3) 몇 개의 군집을 형성하면 좋을지 각 나무형 그림을 바탕으로 약술하시오.
4) 위의 결과를 통해 얻은 정보를 바탕으로 비계층적 방법인 K-평균 군집분석을 실시하시오.

7. 아래 거래자료에 대하여 답하시오.
(1) 주어진 거래에 대하여 연관규칙 ‘빵&우유→치즈’에 대한 지지율, 신뢰도, 향상도를 구하시오.
(2) 연관규칙 ‘우유→치즈’에 대한 향상도를 구하고 그 의미를 해석하시오

참고문헌

본문내용

1번 문제. 교재 21페이지에는 독일신용데이터의 수치형 변수를 함수 factor()를 이용하여 적절하게 범주형 변수로의 변환하는 과정이 나타나있다. 독일신용데이터의 numcredits 변수에 factor()함수를 적용했을 때 생성된 범주형 변수는 어떠한 형태로 나타나며 이에 대한 해석은 어떻게 할 수 있는지 설명하라.
독일신용데이터의 numcredits 컬럼은 1~4 사이의 자연수 값을 가지는 변수이다. <그림1> 과 같이 데이터를 불러왔을 때 자료형도 int로 표기되어 있음을 확인할 수 있다. 이러한 상태에서 numcredits는 비식별 조치가 된 관측 대상이 가지고 있는 신용카드의 갯수로 해석할 수 있다.
또한 자료형이 int, 즉 연속적인 수치이기 때문에 평균 등의 통계량을 구할 수 있다.

<그림 1>: German Credit Dataset 불러오기

R에서 factor()함수는 수치형 데이터를 범주형 데이터로 변환하는 역할을 수행한다. 따라서, numcredits 함수에 factor()함수를 적용하였을 때, 자료형도 <그림2>와 같이 범주형 자료(factor)로 변환되었음을 확인할 수 있다.

참고 자료

장영재, 김현중, 조형준, [데이터마이닝], 한국 방송통신대 출판 문화원, 2016.
Li RH, Belford GG (2002) Instability of decision tree classification algorithms. In: Proceedings of the 8th ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining, Edmonton, pp 570–575
Lift in a association rule, IBM Knowledge Center. (2020. 6. 9.) URL :
https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSEPGG_10.5.0/com.ibm.im.model.doc/c_lift_in_an_association_rule.html