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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 제25권 제2호(Ⅱ)
발행연도
1998.10
수록면
63 - 65 (3page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1999

퍼지 결정트리에 기반한 데이터 마이닝 알고리즘
이중근 ,  김명원 한국정보과학회 학술발표논문집 1999.04 학술대회자료

1998

데이터 마이닝을 위한 퍼지 결정트리
이중근 ,  민창우 ,  김명원 한국정보과학회 학술발표논문집 1998.10 학술대회자료

초록· 키워드

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사회 전 분야에서 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 이해하고 분석하는 새로운 자동적이고 지능적인 데이터 분석 도구와 기술이 필요하게 되었다. KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 이러한 필요로부터 데이터에서 유용하고 이해 가능한 지식을 추출하는 연구이다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 KDD에서 가장 중요한 단계로 데이터로부터 지식을 추출하는 단계이다. 데이터 마이닝에서 생성된 지식은 좋은 분류율을 가져야 하고 이해하기 쉬워야 한다. 본 논문에서는 퍼지 결정트리(FDT :^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE00623204');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#

목차

요약

1. 서론

2. 퍼지 결정트리

3. 실험 및 평가

4. 결론 및 향후 연구 과제

참고 문헌

참고문헌 (0)

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데이터 마이닝을 이용한 공격 탐지 메커니즘의 실험적 비교 연구
김미희 ,  오하영 ,  채기준 한국통신학회논문지 2006 .02

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017943629