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
