Data Mining의 분류

Data Mining의 분류

일반적인 분류

• descriptive data mining
  • 현재의 데이터가 어떤 상태인가를 요약적으로 표현
  • 예 : clustering, concept description
• predictive data mining : prediction 등
  • 현재상태를 보고 미래를 예측하기 위함
  • 예 : prediction

 

여러 분류 기준

• Data view
  • 적용되는 data를 기준으로 분류
  • 예 : Relational, data ware house, transactional, time-series, temporal
• Knowledge view - functionality
  • 찾고자하는 knowledge를 기준으로 분류
  • 어떤 knowledge를 찾아낼 것인가에 따라 분류
  • characterization vs. discrimination
    • multidimensional concept
    • characterization : 구체적인 것을 summarize(grouping) 함
    • discrimination : 차이를 대비해서 보여줌
  • frequent patterns, association
  • classification vs. prediction
    • supervised
    • 사람이 미리 정답을 주고 분류/예측
  • cluster analysis
    • unsupervised
    • 정답을 미리 매기지 않고 컴퓨터가 알아서 분류
  • outlier analysis
    • 데이터의 전체적인 경향과 부합하지 않는 것을 분석
    • 기존에는 noise로 생각하여 버렸지만 그것을 분석해보니 의미가 있던 경우가 있었음
  • 예 : characterization, discrimination, association, classification, prediction, clustering...
• Method view
  • 사용하는 기술을 기준으로 분류
  • 예 : database-oriented, machine learning, statistics...
• Application view
  • 적용되는 application의 기준으로 분류
  • 예 : text mining, banking, stock market analysis...