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목차
머리말 = ⅰ
그림 차례 = ⅸ
표 차례 = xiii
제Ⅰ편 데이터마이닝의 기본 방법론 = 1
 제1장 데이터마이닝에 대한 소개 = 3
  제1절 개요 = 3
  제2절 데이터마이닝의 적용 사례 = 7
  제3절 데이터마이닝의 솔루션들 = 9
  제4절 이 책의 범위와 구성 = 10
 제2장 회귀분석 = 17
  제1절 단순선형회귀 = 17
  제2절 다중선형회귀 = 20
  제3절 다항회귀 = 24
  제4절 범주형 입력변수 = 25
  제5절 로지스틱 회귀분석 = 27
  제6절 R예제 = 34
 제3장 의사결정론 = 37
  제1절 의사결정론 입문 = 37
  제2절 회귀분석에 대한 의사결정론 = 41
  제3절 로지스틱 회귀에 대한 의사결정론 = 44
  제4절 분류에 대한 의사결정론 = 45
  제5절 판별분석 = 47
  제6절 변수선택 = 49
  제7절 R예제 = 62
 제4장 의사결정나무 = 79
  제1절 개요 = 79
  제2절 의사결정나무의 형성 = 81
  제3절 불순도의 여러가지 측도 = 83
  제4절 여러가지 의사결정나무 알고리즘 = 87
  제5절 의사결정나무의 특징 = 88
  제6절 R예제 = 88
 제5장 신경망 = 95
  제1절 개요 = 95
  제2절 다층신경망 = 96
  제3절 신경망 모형 구축시 고려사항 = 100
  제4절 R예제 = 104
 제6장 기타 지도학습기법 = 11
  제1절 일반화 가법모형 = 112
  제2절 사영추적회귀 = 114
  제3절 MARS = 115
  제4절 단순 베이즈 분류 = 117
  제5절 k-근방 분류 = 118
  제6절 R예제 = 119
 제7장 차원축소기법 = 135
  제1절 주성분분석 = 135
  제2절 인자분석 = 144
  제3절 독립성분분석 = 146
  제4절 다차원 척도법 = 150
  제5절 R예제 = 154
 제8장 연관규칙분석 = 169
  제1절 개요 = 169
  제2절 연관규칙 = 170
  제3절 연관규칙분석의 측도 = 171
  제4절 연관규칙분석 절차 = 174
  제5절 연관규칙분석의 고려사항 = 177
  제6절 R예제 = 178
 제9장 군집분석 = 187
  제1절 개요 = 187
  제2절 거리 = 189
  제3절 k-평균 군집법 = 190
  제4절 계층적 군집분석 = 192
  제5절 가우스 혼합모형 = 197
  제6절 군집분석의 고려사항 = 201
  제7절 R예제 = 203
제Ⅱ편 데이터마이닝의 고급 방법론 = 213
 제10장 커널 방법론 = 215
  제1절 발점화 방법 = 216
  제2절 재생 커널 힐버트 공간 = 219
  제3절 여러가지 커널 기계 = 228
 제11장 축소 추정법 = 237
  제1절 회귀문제에 대한 통합 벌점화 = 238
  제2절 여러가지 축소추정량 = 244
  제3절 구조화된 벌점함수 = 248
  제4절 벌점함수들간의 관계 = 251
  제5절 최적화 알고리즘 = 252
  제6절 R예제 = 253
 제12장 앙상블 = 259
  제1절 배깅 = 259
  제2절 부스팅 = 264
  제3절 랜덤 포레스트 = 274
  제4절 R예제 = 282
 제13장 서포트 벡터 기계 = 291
  제1절 서포트 벡터 기계에 의한 분류 = 292
  제2절 서포트 벡터 기계에 의한 회귀 = 297
  제3절 R예제 = 300
제3편 부록 = 315
 부록 A. R의 기초적인 사용법 = 317
  제1절 R의 기초 = 317
  제2절 자료 처리 = 320
  제3절 그래픽 기법 = 338
  제4절 R 프로그래밍 = 339
 부록 B. R과 데이터베이스와의 연동 = 345
 부록 C. R에서 C언어 함수 불러오기 = 347
 부록 D. R패키지 생성법 = 351
참고문헌 = 359
찾아보기 = 369