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Page 1: Homework #1

Data Mining & Practicesby Yang-Sae MoonPage 1

Homework #1

1. 연관규칙 , 분류 , 클러시트링의 세 가지 마이닝 방법에 대해 , 교재 및 강의노트에

나오지 않는 사례를 각각 1 개씩 드시오 .

2. 교재 p. 86 의 2 번 문제

3. 교재 p. 91 의 19 번 문제

4. 문서는 각 단어의 빈도를 조사하여 문서 벡터로 나타낼 수 있다 . 문서 벡터를 나타내는

방법에서 TF 와 TF-IDF 를 조사하시오 ( 가급적 예를 들어 설명하시오 ).

5. 시각화 소프트웨어의 실제 제품을 2 개 이상 찾아보고 , 이들의 사용 사례 ( 화면 등 ) 를

제시하시오 .

6. 교재 p. 139 의 16 번 문제

7. 교재 p. 397 의 2 번 문제

8. 교재 p. 399 의 6 번 문제

9. 교재 p. 403 의 11 번 문제

제출일 : 10 월 24 일 ( 금 ) – 실습 시간에 제출

Page 2: Homework #1

Data Mining & Practicesby Yang-Sae MoonPage 2

교재 p. 86 의 2 번 문제

Page 3: Homework #1

Data Mining & Practicesby Yang-Sae MoonPage 3

교재 p. 91 의 19 번 문제

Page 4: Homework #1

Data Mining & Practicesby Yang-Sae MoonPage 4

교재 p. 139 의 16 번 문제

Page 5: Homework #1

Data Mining & Practicesby Yang-Sae MoonPage 5

교재 p. 397 의 2 번 문제 (1/2)

Page 6: Homework #1

Data Mining & Practicesby Yang-Sae MoonPage 6

교재 p. 397 의 2 번 문제 (2/2)

Page 7: Homework #1

Data Mining & Practicesby Yang-Sae MoonPage 7

교재 p. 399 의 6 번 문제

Page 8: Homework #1

Data Mining & Practicesby Yang-Sae MoonPage 8

교재 p. 403 의 11 번 문제 (1/3)

Page 9: Homework #1

Data Mining & Practicesby Yang-Sae MoonPage 9

교재 p. 403 의 11 번 문제 (2/3)

Page 10: Homework #1

Data Mining & Practicesby Yang-Sae MoonPage 10

교재 p. 403 의 11 번 문제 (3/3)


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