데이터마이닝

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데이터마이닝의 개념, 기술, 적용분야에 대한 개론. 구체적인 주제로 상관관계 분석, 패턴 분석, 분류, 군집화와 같은 데이터마이닝 방법과 이러한 기술을 실제 다양한 분야의 복잡한 데이터에 적용하기 위한 방법에 대해 논한다.

1.	데이터전처리: 데이터의 묘사 및 요약, 데이터 클리닝	다음의 주제에 대한 토론: 1. 데이터의 특성, 2. 데이터의 묘사 및 요약, 3. 데이터 클리닝
2.	데이터전처리: 데이터 융합, 데이터 변형, 데이터 축소	다음의 주제에 대한 토론: 1. 데이터 융합, 2. 데이터 변형, 3. 데이터 축소
3.	상관관계 분석	다음의 주제에 대한 토론: 1. Apriori 알고리즘, 2. Charm 알고리즘
4.	패턴 분석	다음의 주제에 대한 토론: 1. 빈번히 발생되는 패턴 분석, 2. 제한된 패턴 분석
5.	분류	다음의 주제에 대한 토론: 1. 결정트리에 의한 분류, 2. Baysian 기반 분류
6.	분류	다음의 주제에 대한 토론: 1. kNN, 2. 룰 기반 분류, 3. 분류 정확도 측정
7.	군집화	다음의 주제에 대한 토론: 1. 파티션 기반 군집화, 2. 계층적 군집화
8.	군집화	다음의 주제에 대한 토론: 1. 밀도 기반 군집화, 2. 그리드 기반 군집화, 3. 군집화 평가
9.	그래프 데이터 분석	다음의 주제에 대한 토론: 1. 그래프 이론에 대한 배경, 2. 그래프 군집화, 3. 서브그래프 패턴 마이닝
10.	시퀀스 데이터 분석	다음의 주제에 대한 토론: 1. 빈번한 시퀀스 패턴 마이닝, 2. PrefixSpan 알고리즘