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@ summarization rules)
마. 클러스터링/세그멘테디(Clustering/Segmentation)
바. 유사성 탐색(Similarity search)
사. 순서패턴(Sequential pattrenrs)
4. Data Mining 기법
가. 신경망(Neural network
나. 결정트리(Decision tree)
다. 클러스터 분석(Cluster analysis)
5. 특성
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결과를 도촐하는데 초점을 두고 있다.
- 기업의 다양한 경영상황하에서 경쟁력확보를 위한 의사결정을 지원하기 위해서 활용될 수 있다. 1. Datamining
2. Data Mining 절차(수행과정)
3. Data Mining 발견 규칙
4. Data Mining 기법
5. 특성
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구조체, 포인터, 배열, 동적 메모리 할당에 대해서 부족함 없이 배웠고 또 충분히 이해하고 있다.
C언어를 어설프게 배우고 자료구조를 배우는 중이라서 기본이 부족하다는 것을 느끼고 있다. 게다가 이 과목이 쉬운 것은 아니라고 생각한다.
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자료구조의 형태.
구성요소
: 레코드(Record) -> 필드(Field)
: 배열(Array) -> 원소(Element)
배열과 레코드의 차이점
Data Type
호출과 참조 1 소개
2 배열과 레코드
3 스택(Stack) 과 큐(Queue)
4 리스트(List)
5 트리(Tree)
6 그래프(Graph
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18, 6, /, / , + 가 된다. 이 후위 표기식을 이번 ParseTree에 입력해보자.
5. 느낀점 :
지금까지의 과제였던 스택이나 큐, 배열 링크드리스트는 사실 조금씩이나마 1학년 때부터 알아왔던 것이었기에 큰 부담은 없었지만, 트리라는 자료구조는 이번이
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BinarySearchTree();
setLayout(new BorderLayout());
setBackground(Color.lightGray);
p1=new Panel();
p1.setBounds(0,0,600,30);
p1.setBackground(Color.blue);
Title=new Font("Binary Search Tree",Font.BOLD,15);
Title1=new Font("",Font.ITALIC,8);
Insert=new Button("삽입");
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1) 벌점함수(Penalty Function)
2) 복구알고리즘(Repair Algorithm)
3) GENOCOP 시스템(Genetic Algorithm for Numerical Optimization for Constrained Problems)
Ⅳ. 뼈나이측정 알고리즘
1. 설계 알고리즘
2. 최적 분할 탐색 알고리즘
1) 전체 탐색(exhaustive search)
2) 순차 탐
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. Select 10 different Programmimg Languages
(1) 각각의 언어에서 지원되는 자료구조를 선택하고 각각의 특징에 대해 논하라.
(2) 각각의 언어에서 자료형 정의 예를 들어라.
I. 목적
II .자료 구조란?
III. 자료의 표현
IV. 언어의 자료구조
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;Ⅰ자료처리 이론
Ⅰ). 자료 처리의 개념
2 ). 자료 처리의 과정
3 ). 자료 처리의 방식
4 ). 자료의 관리와 전산실
2. 자료구조의 개요
1) 배열과 레코드
2) 연결 리스트
3) 스택과 큐
4) 트리와 그래프
5) 검색과 정렬
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프로그램에 과한 지식이 많이 쌓였다고 자신있게 말할수 있습니다.
이번 Term을 통하여 작게는 트리구조 라는 개념을 보다 잘 이해하게 된 것 같고, 크게는 조원들과의 화합을 통하여 탐 1.개요
2.절차
3.소스
4.결과
5.소감문
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