실리콘밸리의 비개발자 직장인

- An itemset X is closed frequent if X is frequent and there exists no super pattern Y ⊃ X, with the same support as X - An itemset X is a max frequent if X is frequent and there exists no frequent super patter Y ⊃ X​ - 아래의 표를 바탕으로 생성가능한 itemset 을 표현해보면 1-itemset 부터 5-itemset 까지 만들 수 있다. Total item set의 크기: 2^5-1 minsup = 2 로 설정하여 그래프를 그려보면 아래와 같다. - 위의 node 에서 빨간색으로 표현된 숫자는 Tid 를 나타낸다. 즉, {A} 는..

Frequent Patterns - itemset : A set of one or more items - k-itemset : A itemset contains k items X= {x1, x2, ... , xk} k 개의 아이템을 포함한 아이템셋 - (absolute) support, or support count, or frequency or occurence frequency of an itemset X: the number of transacion that contain the itemset - (relative) Support, s, is the fraction of transactions that contains X (i.e., the probability that a transaction c..

* Minkowski distance i and j are p-dimentional data objects and h is order * Proximity Measure for Ordinal Variable​ - ordinal data: order is important ; rank - can be treated like numeric : replace xif by its rank : map the range of each variable onto [0,1] by replacing i-th object in the f-th attribute by - compute the dissimilarity using methods for numeric attributes -> use euclidean distanc..

- Data set 은 data objects로 이루어져 있고 data object는 entity 를 표현한다. ex) sales database: customers, store items, sales medical database: patients, treatments - Data objects는 attributes에 의해 설명된다. - Database의 row는 data objects로 columns는 attributes를 나타낸다. - Attribute 의 종류에는 1) Nominal 2) Binary 3) Ordinal 4) Numeric: quantitative 가 있다. 1) Nominal : categories, states or symbols - Hair_color = {auburn, bl..