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연관 규칙을 사용한 장바구니 분석 연관 규칙 : 장바구니 분석의 물품 사이 관계의 패턴 {peanut butter, jelly} ->{bread} ex) - 암 데이터 분석에서 단백질 서열과 자주 발견되는 흥미로운 DNA의 패턴 찾기 - 구매 패턴, 사기 신용카드나 보험과 복잡해 발생하는 의료 청구 발견하기 - 휴대폰 서비스를 정지하거나 케이블 텔레비전 패키지를 업그레이드하려는 행위의 사전 조합 식별하기 Apriori 알고리즘 장점 ● 매우 대량의 거래 데이터와 작동이 이상적으로 적합하다. ● 쉽게 이해할 수 있는 결과를 내놓는다. ● '데이터 마이닝'에 유용하고 데이터베이스 안에 예상하지 못한 지식을 발견한다. 단점 ● 작은 데이터셋에 유용하지 않다. ● 상식과 통찰력을 구별해야 한다. ● 무작위 패턴에서 거짓된 결과를 끄집어내기 쉽다..
군집화 이해 자동으로 데이터를 군집으로 나누거나 유사한 것끼리 그룹 짓는 자율 학습의 한 종류 K평균 알고리즘(군집화) 장점 : ▶통계 용어 없이 설명할 수 있게 군집식별에 대한 간단한 원리 사용 ▶매우 유연하며 간단한 수정으로 결점을 극복하게 적용할 수 있다. ▶효율적이고 데이터를 유용한 군집으로 나눈다. 단점 : ▶최근 군집화 알로리즘보다 덜 세련되다. (IHierarchical) ▶무작위 초기화 때문에 최적의 군집을 찾지 못할 수도 있다 ▶데이터에서 얼마나 군집이 생성될 수 있을지 합리적인 추측이 필요 뉴클리드 distance를 많이 이용 for i in range(n) sum=sum+(((x-y)**2)**0.5 요약 ● 군집화는 비지도 학습을 사용하는 기술이다. - 목적 변수가 없어서 무엇을 찾아야 하는지 ..
Strategy Pattern 스트래티지 패턴이란 전략을 쉽게 바꿀 수 있도록 해주는 디자인 패턴이다. 여기에서 전략이란 어떤 목적을 달성하기 위해 일을 수행하는 방식, 비즈니스 규칙, 문제를 해결하는 알고리즘 등으로 이해한다. 프로그램에서 전략을 실행할 때는 쉽게 전략을 바꿔야 할 필요가 많이 발생한다. 게임프로그래밍에서 게임 캐릭터가 자신이 처한상황에 따라 공격이나 행동하는 방식을 바꾸고 싶을 때 스태리티지 패턴은 매우 유용하다. 다르게 말하기를 if문을 없애주는 패턴이라고 할 수 있다. 쉽게 변하는 값들을 포함하는 상위 클래스를 작성하고 사용자가 쉽게 변하는 값을 항시 바꿔줄 수 있다. 따라서 if문에 따라 구문의 변화가 아닌 다른 클래스를 불러와 실행한다. 예를 들어 로봇을 움직이고 싸우는 게임이 있다고 할때 공격방식과 움직임..
java 반복문 합과 평균 형변환

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