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데이터마이닝을 위한 동적 결정나무
Dynamic Decision Tree for Data Mining

최병수    (한성대학교 멀티미디어공학과   ); 차운옥    (한성대학교 멀티미디어공학과  );
  • 초록

    결정나무는 데이터마이닝에서 데이터를 분류하는 기법으로 가장 많이 사용되고 있으며, 데이터 탐색 소프트웨어 DAVIS에서는 동적 기능을 사용하여 데이터 시각화를 하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 동적 데이터 분석의 기본 원리와 이를 결정나무에 적용하는 방법을 소개하고, 생성되는 동적 결정나무의 효율성과 유용성을 실제 데이터를 사용하여 분석한다.


    Decision tree is a typical tool for data classification. This tool is implemented in DAVIS (Huh and Song, 2002). All the visualization tools and statistical clustering tools implemented in DAVIS can communicate with the decision tree. This paper presents methods to apply data visualization techniques to the decision tree using a real data set.


  • 주제어

    결정나무 .   군집분석 .   데이터 시각화.  

  • 참고문헌 (12)

    1. Breiman, L., Friedman, J. H., Olshen, R. A. and Stone, C. J. (1984). Classification and Regression Trees, Monterey, CA: Wadsworth & Brooks/Cole Advanced Books & Software 
    2. Cleveland, W. S. and McGill, M. E. (1988). Dynamic Graphics for Statistics, Wadsworth & Brooks/Cole, Belmont, CA 
    3. Huh, M. Y. (2001). Strategy for visual clustering, The Korean Journal of Applied Statistics, 4, 177?190. (in Korean) 
    4. Huh, M. Y. (1995). Exploring multidimensional data with FEDF, Journal of Computational and Graphical Statistics, 4, 335?343 
    5. Huh, M. Y. (2009). http://stat.skku.ac.kr/myhuh. 
    6. Huh, M. Y. and Song, K. Y. (2002). DAVIS: A Java-based data visualization system, Computational Statistics, 17, 411?423 
    7. Kass, G. V. (1980) An exploratory technique for investigating large quantities of categorical data, Applied Statistics, 29, 119?127 
    8. Nocholas, C. J. (1999). The emergence of data visualization and prospects for its business application, Masters of Information Systems Management Professional Seminar 
    9. Quinlan, J. R. ( 1986). Induction of decision trees, Machine Learning, 1, 81?106 
    10. Quinlan, J. R. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning, Morgan Kaufmann Publishers 
    11. Quinlan, J. R. (1996). Improved use of continuous attributes in c4.5., Journal of Artificial Intelligence Research, 4, 77?90 
    12. Witten, I. H. and Frank, E. (2005). Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, (Second Edition), Morgan Kaufmann 

 저자의 다른 논문

  • 최병수 (12)

    1. 1997 "An Edge-detecting Bayesian Image Reconstruction for Positron Emission Tomography" 한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society 4 (3): 817~825    
    2. 2003 "A Comparison of the Efficiency of Location Estimators in Bivariate t distribution" 한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society 10 (3): 895~907    
    3. 2005 "순서범주형자료 분석을 위한 베이지안 분계점 모형" 응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics 18 (1): 173~182    
    4. 2009 "세계 각국의 자원에 대한 통계적 고찰" 응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics 22 (1): 41~57    
    5. 2010 "상호정보와 엔트로피를 활용한 대표문항 선택방법" 한국통계학회 논문집 = Communications of the Korean Statistical Society 17 (4): 591~598    
    6. 2013 "교육용 모바일 앱의 ARCS 요인과 학습지속의도에 관한 구조모형 분석" 한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication 13 (4): 239~247    
    7. 2013 "대학 강의실 수업의 효과성 향상을 위한 H형 블렌디드 이러닝 적용 효과 분석" 컴퓨터교육학회논문지 = The Journal of Korean association of computer education 16 (3): 49~60    
    8. 2013 "토빗회귀모형에서 베이지안 구간추정" 응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics 26 (5): 737~746    
    9. 2014 "IT 학부생의 다중지능과 학문적 적응도 분석 -C 프로그래밍을 중심으로-" The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC 14 (6): 189~197    
    10. 2014 "SUR 토빗회귀모형에서 베이지안 추정과 최대가능도 추정의 비교" 응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics 27 (6): 991~1002    
  • 차운옥 (7)

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