클레멘타인(DTI, ANN, SOM, K-Means)
*웅*
- 최초 등록일
- 2008.12.20
- 최종 저작일
- 2008.12
- 10페이지/
압축파일 - 가격 2,000원
다운로드
장바구니
소개글
한양대학교 경영학부 김종우 교수님 지식경영과 DSS시간에 배운Decision Tree Induction, Artificial Neural Network, SOM, K-Means를
클레멘타인을 이용해서 푼 것입니다.
목차
없음본문내용
1.1 CART로 생성된 의사결정나무에서 가장 중요한 입력변수와 두 번째로 중요한 입력변수는?1.2 C5.0로 생성된 의사결정나무에서 가장 중요한 입력변수와 두 번째로 중요한 입력변수는?
1.3 CART의 예측 정확도는? T값에 대한 예측 정확도는? F값에 대한 예측 정확도는?
1.4 C5.0의 예측 정확도는? T값에 대한 예측정확도는? F에 대한 예측 정확도는?
1.5 고객 중 40%를 선택하여 메일을 발송하는 경우, CART와 C5.0 중 어떤 기법으로 대상을 선정하는 것이 유리한 지 답하시오. 또, 이 경우 임의로 보내는 경우보다 응답율을 얼마나 높일 수 있는지 설명하시오. 이익도표를 이용하여 답하시오.
1.5 고객 중 40%를 선택하여 메일을 발송하는 경우, CART와 C5.0 중 어떤 기법으로 대상을 선정하는 것이 유리한 지 답하시오. 또, 이 경우 임의로 보내는 경우보다 응답율을 얼마나 높일 수 있는지 설명하시오. 이익도표를 이용하여 답하시오.
<Clustering>
2.1. 가장 많은 고객을 포함하는 군집의 반응률은 얼마인가?
2.2. 반응율이 가장 높은 군집은 무엇인가? 반응율이 가장 높은 군집의 특징은 무엇인지 설명하시오.
<Artificial Neural Network>
1.1. 현재의 네트워크 토폴로지(Hidden Laer 수 = 2, # of H1 = 5, # of H2 = 3)와 다음의 경우와 성능을 비교하시오. 어떤 토폴로지가 가장 성능이 좋은지 설명하시오.
1.2. 현재의 네트워크 토폴로지에서 학습율을 다음과 같이 변경했을 때 언제 가장 성능이 좋을 지 비교하시오.
2.1 방법을 “빠른”, “동적”, “다중”, “가지치기”, “RBFN으로 했을 때의 성능을 비교하시오.
- 단 “다중”의 경우, 다음 두 가지를 고려하시오.
3.1. c_Accessories가 큰 상위 5개의 군집들을 격자에 표시하시오. 또 c_Hifi가 큰 상위 5개의 군집들을 격자에 표시하시오. 어떤 특징을 발견할 수 있는가?
3.2. 반응율이 가장 높은 군집은 무엇인가? 반응율이 가장 높은 군집의 특징은 무엇인지 설명하시오.
참고 자료
없음압축파일 내 파일목록
[지식경영과 DSS] 강의노트 09-2 (DM실습).txt
[지식경영과 DSS] 과제3 해답.hwp
과제3 (ANN).str
과제3 (Decision Tree Induction).str
과제3 (K-means).str
과제3 (SOM).str
1. Decision Tree Induction/Thumbs.db
1. Decision Tree Induction/[지식경영과 DSS] 과제3 1.1 해답.jpg
1. Decision Tree Induction/[지식경영과 DSS] 과제3 1.2 해답.jpg
1. Decision Tree Induction/[지식경영과 DSS] 과제3 1.3 해답.jpg
1. Decision Tree Induction/[지식경영과 DSS] 과제3 1.4 해답.jpg
1. Decision Tree Induction/[지식경영과 DSS] 과제3 1.5 해답.jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.1 (10x10).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.1 (3x5).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.1 (5).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.1 (현재).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.2 (b).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.2 (c).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (RBFN).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (가지치기).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (다중 1 10 1).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (다중 2 20 3).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (동적).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (빠른).jpg
3. SOM/Thumbs.db
3. SOM/[지식경영과 DSS] 과제3 3.1.(c_Acc) (SOM).jpg
3. SOM/[지식경영과 DSS] 과제3 3.1.(c_Hifi) (SOM).jpg
3. SOM/[지식경영과 DSS] 과제3 3.2.(SOM).jpg
4. K-Means/[지식경영과 DSS] 과제3 2.1. 해답(K).jpg
[지식경영과 DSS] 과제3 해답.hwp
과제3 (ANN).str
과제3 (Decision Tree Induction).str
과제3 (K-means).str
과제3 (SOM).str
1. Decision Tree Induction/Thumbs.db
1. Decision Tree Induction/[지식경영과 DSS] 과제3 1.1 해답.jpg
1. Decision Tree Induction/[지식경영과 DSS] 과제3 1.2 해답.jpg
1. Decision Tree Induction/[지식경영과 DSS] 과제3 1.3 해답.jpg
1. Decision Tree Induction/[지식경영과 DSS] 과제3 1.4 해답.jpg
1. Decision Tree Induction/[지식경영과 DSS] 과제3 1.5 해답.jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.1 (10x10).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.1 (3x5).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.1 (5).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.1 (현재).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.2 (b).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 1.2 (c).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (RBFN).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (가지치기).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (다중 1 10 1).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (다중 2 20 3).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (동적).jpg
2. Artificial Neural Network/[지식경영과 DSS] ANN 해답 2.1 (빠른).jpg
3. SOM/Thumbs.db
3. SOM/[지식경영과 DSS] 과제3 3.1.(c_Acc) (SOM).jpg
3. SOM/[지식경영과 DSS] 과제3 3.1.(c_Hifi) (SOM).jpg
3. SOM/[지식경영과 DSS] 과제3 3.2.(SOM).jpg
4. K-Means/[지식경영과 DSS] 과제3 2.1. 해답(K).jpg
