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자료를 표현하는데 효율적이다.
* 균형 트리는 실제 레코드까지의 탐색 길이가 동일하게 색인부를 완전 균형 트리로 구성한다.
(2) 인덱스 방법 : 정적(Static) 인덱스 방법, 동적(Dynamic) 인덱스 방법
4. 파일 구조
(1) 파일 조직 선택하는데 영
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1. HIS의 구조와 적용
2. HIS 운영 사이클
II. 호텔 컴퓨터시스템의 발달
1. 1950년대
2. 1960년대
3. 1970년대
4. 1980년대
III. 호텔 프론트 오피스를 위한 CS
1. 컴퓨터를 이용한 예약관리시스템
2. 객실관리 및 고객계정관리 시스템
3. 객실관리
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16071
AOV16: CARDGIFT
Var: CARDGIFT
11
1
0.016313
0.014855
AOV16: NUMPROM
Var: NUMPROM
14
1
0.007728
0.005624
세 변수의 R-square 값이 큰 차이가 없다. 따라서 선택된 변수들은 TARGET_B와 선형 관계를 가진다고 생각할 수 있다.
(10) Transform Variable 노드
- (9)의 'Variable Selection'
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13
2.학습목표..................................................13
3.수업모형..................................................13
4.지도의실제................................................14
Ⅳ.형성평가....................................................15
Ⅴ.학습자료.........
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데이터 마이닝의 의의
1. 데이터 마이닝과 데이터베이스의 정의
2. SAS Enterprise miner 의 기본 개념
3. 모형구조 방법
Ⅲ. 연구자료 및 연구 방법
1. 연구 자료
2. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
1. Mutiplot node
2. tree node
Ⅴ. 결론
Ⅵ. 참고문헌
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1.개입목표별 프로그램 내용 및 수행방법
목 표
하 위 목 표
프로그램내용 및 수 행 방 법
사회복지사의
역 할
기대되는
클라이언트의
역 할
1. 가출 청소년들의 가정복귀를 증진시킨다.
①기능적, 구조적인 결함을 가진 가출청소년들의 사
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1988)
6) 도종환, <어느 사형수>
7) 공지영, <우리들의 행복한 시간> (푸른숲, 2005)
8) 유지영,“사형폐지에 관한 소고" 교정연구 제8호 237쪽 (한국교정학회, 1998)
9) 박찬걸교수님, "제2주차 강의:사형제도" 13쪽 (법학개론 수업자료)
10) Albert C
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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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1 ,~f sub 3
를 병합하여
f sub 2
에 저장
- 런의 수가 1 이 될 때까지 병합 반복
예
패스
f sub 1
f sub 2
f sub 3
초기 상태
13(1)
21(1)
-
1
-
8(1)
13(2)
2
8(3)
-
5(2)
3
3(3)
5(5)
-
4
-
2(5)
3(8)
5
2(13)
-
1(8)
6
1(13)
1(21)
-
7
-
-
1(34)
허프만 트리(Huffman Tree)를 이용한 병합
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1. 미생물생장분석기
[Oy Growth Curves AB] Bioscreen C
2. 형광분석기
[Thermo Electron-Labsystems] Varioskan
[Thermo Electron-Labsystems] Fluoroskan Ascent/Fluoroskan FL
[Thermo Electron-Labsystems] Luminoskan Ascent
3. 배양/교반기
[Thermo Electron-Labsystems] iEMS Incubator/Shaker
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