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보호되어 있는 글입니다.

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연관분석제품별 거래 빈도표를 통해 규칙을 찾는데서 시작함시차 연관분석은 시간이 지남에 따라 어떤 소비형태를 보이는가에 대한 분석으로 원인과 결과의 형태로 해석이 가능해서 결과가 더 유용하게 쓰임 연관규칙(Association Rule)조건과 반응의 형태(if-then)로 결과 이해 쉬움목적변수가 없어 분석 방향이나 목적 없이도 적용 가능함너무 세분화된 품목은 의미없는 결과를 도출함실시간 상품추천을 통한 교차판매 등에 활용 가능함장점분석 방향이나 목적이 특별히 없는 경우 목적변수가 없으므로 유용함거래 내용에 대한 데이터를 변환 없이 그 자체로 이용할 수 있는 간단한 자료구조를 갖는 분석 방법임계산이 간단함결과이해 쉬움단점품목 수가 증가하면 분석에 필요한 계산이 기하급수적으로 증가함거래량이 적은 품목은 당연..

데이터 간 유사도/비유사도를 평가하여 데이터를 특정 개수의 군집으로 분할하는 기법 군집의 개수나 구조에 대한 가정 없이 다변량 데이터로부터 거리 기준에 의한 자발적 군집화를 유도함비지도 학습으로 사전 정보 없이 자료를 유사한 대상끼리 묶음다변량 분석(상관분석, 회귀분석, 주성분 분석 등)을 활용하여 각 군집에 대한 특징을 파악함 군집분석에 이용되는 다변량 자료는 별도의 반응변수가 필요 없음상관분석: 경향과 관계의 정도를 알아보는 분석 (인과관계, 분산을 알 수 없음)개체를 분류하기 위한 명확한 기준이 존재하지 않거나 기준이 밝혀지지 않은 상태에서 유용함군집분석은 하위군집 내 동질성 / 하위군집 간 이질성을 만족군집화의 방법에는 분리 군집, 밀도 기반 군집 등이 있음실루엣 계수(silhouette coef..