データマイニング(2013年度春学期)

主題と目標

  • 本講義は、主として数量以外のデータを対象とした、「データマイニング」と呼ばれている分析手法を学びます。「データマイニング」とは、データベースを鉱脈と見なして、そこから価値のある宝物(知識)を抽出することを言います。大量なデータの中に埋もれた貴重な情報を抽出するわけです。
  • 今学期は、Rというフリーソフトを使って、連関規則の抽出、決定木、クラスター分析、ベイジアン・ネットワークについての講義と演習を行います。

教材(随時、指示します)

  • 豊田秀樹編著 (2008), データマイニング入門 Rで学ぶ最新データ解析, 東京図書.
  • 金明哲著(2007), Rによるデータサイエンス, 森北出版株式会社.
  • 豊田秀樹著(2001),金鉱を掘り当てる統計学―データマイニング入門, 講談社(ブルーバックス)

評価

  • 4つのテーマ(アソシエーション・ルール、ツリー・モデル、クラスタリング、ベイジアン・ネットワーク)毎に課題を出します。
  • 成績は、これら4つの課題を総合して判定します。

第01回 イントロダクション

第02回 アソシエーション・ルール(1)

第03回 アソシエーション・ルール(2)

第04回 R入門

第05回 アソシエーション・ルール(3)

第06回 ツリー・モデル(1)

第07回 ツリー・モデル(2)

第08回 ツリー・モデル(3)

第09回 クラスタリング(1)

第10回 クラスタリング(2)

第11回 クラスタリング(3)

第12回 ベイジアン・ネットワーク(1)

第13回 ベイジアン・ネットワーク(2)

第14回 ベイジアン・ネットワーク(3)

第15回 まとめ


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Last-modified: 2013-04-18 (木) 09:03:40 (2064d)