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데이터 마이닝
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데이터 마이닝

  • Pang-NingTan
  • |
  • 휴먼싸이언스
  • |
  • 2020-05-25 출간
  • |
  • 851페이지
  • |
  • 규격外
  • |
  • ISBN 9791189057206
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북스크린영상으로 만나보는 한 권의 책 이야기

목차


CHAPTER 1 서론
1.1 데이터 마이닝이란 무엇인가? 4
1.2 도전에 동기부여하기 5
1.3 데이터 마이닝의 기원 7
1.4 데이터 마이닝 작업 9
1.5 책의 범위와 구성 14
1.6 참고문헌 설명 15
1.7 연습문제 22

CHAPTER 2 데이터
2.1 데이터의 타입 26
2.1.1 속성과 측정 27
2.1.2 데이터 집합의 타입 34
2.2 데이터 품질 42
2.2.1 측정과 데이터 수집 문제 43
2.2.2 응용과 관련된 문제 50
2.3 데이터 전처리 51
2.3.1 총계 52
2.3.2 표본추출 54
2.3.3 차원 축소 57
2.3.4 특징 부분집합 선택 59
2.3.5 특징 생성 62
2.3.6 이산화와 이진화 64
2.3.7 변수 변환 70
2.4 유사도와 비유사도의 척도 72
2.4.1 기초 73
2.4.2 단순 속성간의 유사도와 비유사도 75
2.4.3 데이터 객체간의 비유사도 76
2.4.4 데이터 객체간의 유사도 79
2.4.5 근접도 척도의 예 80
2.4.6 상호 정보 90
2.4.7 커널 함수* 91
2.4.8 브레그만 발산* 96
2.4.9 근접도 계산의 문제들 98
2.4.10 올바른 근접도 척도의 선택 101
2.5 참고문헌 설명 103
2.6 연습문제 109

CHAPTER 3 분류: 기본개념과 기법
3.1 기본 개념 118
3.2 분류를 위한 일반적인 구조 122
3.3 의사결정 트리 분류기(Decision Tree Classifier) 124
3.3.1 기본적인 의사결정 트리 구축 알고리즘 126
3.3.2 속성 시험조건 표현 방법 130
3.3.3 속성 시험조건 선택 척도 132
3.3.4 의사결정 트리 귀납 알고리즘 142
3.3.5 응용 예: 웹 로봇 탐지 144
3.3.6 의사결정 트리 분류기의 특성 146
3.4 모델 과잉적합 154
3.4.1 모델 과잉적합의 원인 156
3.5 모델 선택 162
3.5.1 검증 집합의 사용 163
3.5.2 모델 복잡도 추가하기 164
3.5.3 통계적 한계의 추정 168
3.5.4 의사결정 트리를 위한 모델 선택 169
3.6 모델 평가 171
3.6.1 홀드아웃 방법 172
3.6.2 교차 검증 173
3.7 하이퍼 파라미터의 존재 175
3.7.1 하이퍼 파라미터 선택 176
3.7.2 중첩 교차검증 178
3.8 모델 선택과 평가의 문제들 179
3.8.1 훈련 집합과 시험 집합의 중복 180
3.8.2 일반화오류로 검증오류의 사용 180
3.9 모델 비교 181
3.9.1 정확도의 신뢰 구간 추정하기 182
3.9.2 두 모델의 성능 비교 184
3.10 참고문헌 설명 185
3.11 연습문제 194

CHAPTER 4 분류: 기타 기법
4.1 분류기의 종류 203
4.2 규칙 기반 분류기 205
4.2.1 규칙 기반 분류기가 작동하는 방식 208
4.2.2 규칙 집합의 속성 208
4.2.3 규칙 추출을 위한 직접적인 방법 210
4.2.4 규칙 추출을 위한 간접적 방법 215
4.2.5 규칙 기반 분류기의 특성 218
4.3 최근접 분류기(Nearest Neighbor Classifiers) 219
4.3.1 알고리즘 221
4.3.2 최근접 이웃 분류기의 특성 222
4.4 나이브 베이지안(Naive Bayes) 분류기 223
4.4.1 확률론의 기초 224
4.4.2 나이브 베이즈 가정 229
4.5 베이지안 네트워크 239
4.5.1 그래픽 표현 239
4.5.2 추론과 학습 245
4.5.3 베이지안 네트워크의 특성 253
4.6 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 254
4.6.1 일반화된 선형 모형으로서의 로지스틱 회귀 256
4.6.2 학습 모델 매개 변수 257
4.6.3 로지스틱 회귀의 특성 259
4.7 인공 신경망 네트워크(ANN) 260
4.7.1 퍼셉트론 262
4.7.2 다계층 신경망 265
4.7.3 ANN의 특성 271
4.8 딥러닝(Deep Learning) 273
4.8.1 시너지를 가져오는 손실 함수 사용 274
4.8.2 반응형 활성 함수 사용 277
4.8.3 정규화 279
4.8.4 모델 매개변수의 초기화 282
4.8.5 딥러닝의 특징 286
4.9 서포트 벡터 머신(SVM) 287
4.9.1 분리 초평면의 여백 287
4.9.2 선형 SVM 289
4.9.3 소프트 마진 SVM 295
4.9.4 비선형 SVM 301
4.9.5 SVM의 특성 305
4.10 앙상블 기법(Ensenble Method) 307
4.10.1 앙상블 기법의 이론적 근거 307
4.10.2 앙상블 분류기 구축법 309
4.10.3 바이어스-분산 분해(Bias-Variance Decomposition) 311
4.10.4 배깅(bagging) 313
4.10.5 부스팅(boosting) 315
4.10.6 랜덤 포레스트(random forest) 321
4.10.7 앙상블 방법 간의 경험적 비교 323
4.11 클래스 불균형 문제 324
4.11.1 클래스 불균형을 가진 건물 분류 325
4.11.2 클래스 불균형으로 성능 평가 328
4.11.3 최적의 점수 임계치 찾기 333
4.11.4 종합적인 성능 평가 334
4.12 멀티 클래스 문제 341
4.13 참고문헌 설명 344
4.14 연습문제 358

CHAPTER 5 연관 분석: 기본 개념과 알고리즘
5.1 서문 371
5.2 빈발 항목집합 생성 375
5.2.1 원리 377
5.2.2 알고리즘에서 빈발 항목집합 생성 379
5.2.3 후보 생성과 가지치기 382
5.2.4 지지도 계산 387
5.2.5 계산 복잡도 392
5.3 규칙 생성 395
5.3.1 신뢰도-기반 가지치기 395
5.3.2 알고리즘에서 규칙 생성 396
5.3.3 예제: 의회 투표 기록 398
5.4 빈발 항목집합의 간결한 표현 399
5.4.1 최대 빈발 항목집합 399
5.4.2 닫힌 빈발 항목집합 401
5.5 빈발 항목집합 생성을 위한 대체 방법* 406
5.6 FP-Growth 알고리즘* 411
5.6.1 FP-트리 표현 411
5.6.2 FP-Growth 알고리즘에서 빈발 항목집합 생성 414
5.7 연관 패턴의 평가 418
5.7.1 흥미도의 객관적 척도 419
5.7.2 이진 변수 쌍을 넘어선 척도 432
5.7.3 Simpson의 역설 434
5.8 편향 지지도 분포의 영향 436
5.9 참고문헌 설명 442
5.10 연습문제 458
CHAPTER 6 연관 분석: 고급 개념
6.1 범주형 속성 처리 471
6.2 연속형 속성 처리 474
6.2.1 이산화-기반 방법 475
6.2.2 통계-기반 방법 479
6.2.3 비-이산화 방법 481
6.3 개념 계층 처리 483
6.4 순차 패턴 485
6.4.1 서문 486
6.4.2 순차 패턴 발견 489
6.4.3 시간 제약조건* 495
6.4.4 대체 계산 방법* 499
6.5 부분그래프 패턴 502
6.5.1 서문 503
6.5.2 빈발 부분그래프 탐사 507
6.5.3 후보 생성 511
6.5.4 후보 가지치기 516
6.5.5 지지도 계산 517
6.6 비빈발 패턴* 517
6.6.1 음의 패턴 518
6.6.2 음의 상관관계 패턴 519
6.6.3 비빈발 패턴, 음의 패턴 및 음의 상관관계 패턴 사이의 비교 521
6.6.4 흥미로운 비빈발 패턴을 탐사하는 기법 522
6.6.5 음의 패턴 탐사에 근거한 기법 523
6.6.6 지지도 기댓값에 근거한 기법 526
6.7 참고문헌 설명 530
6.8 연습문제 535

CHAPTER 7 군집 분석: 기본 개념과 알고리즘
7.1 개요 554
7.1.1 군집화 분석이란? 554
7.1.2 군집화의 종류 556
7.1.3 군집의 종류 557
7.2 K-means 561
7.2.1 기본 K-means 알고리즘 561
7.2.2 K-means: 기타 사항 572
7.2.3 이등분 K-means 574
7.2.4 K-means와 다양한 종류의 군집들 576
7.2.5 강점과 약점 579
7.2.6 최적화 문제로서의 K-means 579
7.3 병합형 계층 군집화(Agglomerative Hierarchical Clustering) 581
7.3.1 기본적인 병합형 계층 군집화 알고리즘 582
7.3.2 구체적인 기법들 584
7.3.3 군집 인접성에 대한 Lance-Williams 공식 590
7.3.4 계층 군집화의 주요 문제점 591
7.3.5 이상치 593
7.3.6 강점과 약점 593
7.4 DBSCAN 593
7.4.1 전통적 밀도: 중심 기반의 방법 594
7.4.2 DBSCAN 알고리즘 596
7.4.3 강점과 약점 600
7.5 군집 평가 600
7.5.1 개요 602
7.5.2 응집도와 분리도를 이용한 무감독 군집 평가 604
7.5.3 인접성 행렬을 이용한 무감독 군집 평가 612
7.5.4 계층 군집화의 무감독 평가 616
7.5.5 정확한 군집의 수 결정하기 617
7.5.6 군집화 경향 618
7.5.7 군집 유효성에 대한 감독 척도 620
7.5.8 군집 유효성 척도들의 중요도 평가 625
7.5.9 군집 유효성의 척도 결정 627
7.6 참고문헌 설명 629
7.7 연습문제 635
CHAPTER 8 군집 분석: 기타 주제와 알고리즘
8.1 데이터, 군집 및 군집화 알고리즘의 특성 646
8.1.1 예: K-means와 DBSCAN 비교 646
8.1.2 데이터 특성 647
8.1.3 군집의 특성 649
8.1.4 군집 알고리즘의 일반적인 특성 651
8.2 프로토타입 기반 군집화 653
8.2.1 퍼지 군집화 653
8.2.2 혼합 모델을 사용한 군집화 659
8.2.3 자기 구성 지도(SOM) 670
8.3 밀도 기반 군집화 676
8.3.1 그리드 기반 군집화 677
8.3.2 부분공간 군집화(Subspace Clustering) 680
8.3.3 DENCLUE : 밀도 기반 군집화를 위한 커널 기반 체계 685
8.4 그래프 기반 군집화 688
8.4.1 희소화 689
8.4.2 최소 신장 트리(MST) 군집화 690
8.4.3 OPOSSUM: METIS를 이용한 희소 유사도의 최적 분할 692
8.4.4 카멜레온(Chameleon): 동적 모델링을 사용한 계층적 군집화 693
8.4.5 스펙트럼 군집화 699
8.4.6 공유 인접 이웃 유사도(Shared Nearest Neighbor Similarity) 706
8.4.7 Jarvis-Patrick 군집화 알고리즘 710
8.4.8 SNN 밀도 712
8.4.9 SNN 밀도 기반 군집화 713
8.5 확장 가능한 군집화 알고리즘 716
8.5.1 확장성(Scalability): 일반적인 문제와 접근 716
8.5.2 BIRCH 718
8.5.3 CURE 721
8.6 어떤 군집화 알고리즘? 724
8.7 참고문헌 설명 728
8.8 연습문제 734
CHAPTER 9 이상치 탐지(Anomaly Detection)
9.1 이상치 탐지 문제의 특성 741
9.1.1 변칙의 정의 741
9.1.2 데이터의 성격 742
9.1.3 이상치 탐지 사용 방법 744
9.2 이상치 탐지 방법의 특성 744
9.3 통계적 접근 746
9.3.1 모수 모델 사용 746
9.3.2 비모수 모델 사용 750
9.3.3 정규 및 비정상 클래스 모델링 751
9.3.4 통계 유의성 평가 753
9.3.5 강점과 약점 754
9.4 근접성(proximity) 접근법 755
9.4.1 거리 기반 이상치 점수 755
9.4.2 밀도 기반 이상 점수 757
9.4.3 상대적 밀도 기반 이상치 점수 758
9.4.4 강점과 약점 759
9.5 군집화 기반 접근법 760
9.5.1 비정상 군집 찾기 760
9.5.2 비정상 인스턴스 찾기 761
9.5.3 강점과 약점 764
9.6 재구성 기반 접근법 764
9.6.1 강점과 약점 767
9.7 단일 분류(one-class classification) 768
9.7.1 커널 사용 768
9.7.2 원점 트릭(origin trick) 769
9.7.3 강점과 약점 774
9.8 정보 이론적 접근 774
9.8.1 강점과 약점 776
9.9 이상치 탐지 평가 776
9.10 참고문헌 설명 779
9.11 연습문제 786
CHAPTER 10 오탐 회피(Avoiding False Discoveries)
10.1 예비: 통계 검정(Statistical Testing) 792
10.1.1 유의도 검정(Significance Testing) 793
10.1.2 가설 검정(Hyphothesis Testing) 798
10.1.3 다중 가설 검정 803
10.1.4 통계 검정의 함정 812
10.2 귀무 및 대체 분포 모델링 815
10.2.1 합성 데이터 세트 생성 816
10.2.2 클래스 레이블 무작위 화 817
10.2.3 인스턴스 리샘플링(Resampling Instances) 818
10.2.4 검정 통계량 분포 모델링 818
10.3 분류를 위한 통계 테스트 819
10.3.1 분류 성능 평가 819
10.3.2 다중 가설 검정으로 이진 분류 820
10.3.3 모델 선택에서의 다중 가설 검정 822
10.4 연관 분석을 위한 통계 검정 823
10.4.1 통계 모델 사용 824
10.4.2 무작위화(randomization) 방법 사용 829
10.5 군집 분석을 위한 통계 검정 831
10.5.1 내부 척도에 대한 귀무분포 생성 832
10.5.2 외부 척도를 위한 귀무분포 생성 833
10.5.3 농축(Enrichment) 834
10.6 이상치 탐지를 위한 통계 검정 835
10.7 참고문헌 설명 838
10.8 연습문제 845
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