데이터마이닝(Data mining)의 특징 설명으로 틀린 것은? | [의공기사 필기] 11년 1회차 기출문제 상세 페이지
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데이터마이닝(Data mining)의 특징 설명으로 틀린 것은?
1
세 집단 이상의 변수간의 관계를 설명하는 방법이다.
2
일반화(generalization)에 초점을 두고 있다.
3
경험적 방법에 근거하고 있다.
4
대용량의 관측 가능한 자료를 다룬다.
해설
데이터마이닝은 대규모 데이터에서 패턴과 규칙을 발견하는 분석 기법으로, 보기 2·3·4는 모두 데이터마이닝의 핵심 특징이다. 보기 2의 일반화는 발견된 패턴을 새로운 데이터에 적용하는 목표이며, 보기 3의 경험적 방법은 데이터 기반의 귀납적 접근을 의미하고, 보기 4의 대용량 관측 자료는 데이터마이닝의 필수 조건이다. 반면 보기 1은 '세 집단 이상의 변수간 관계 설명'이라는 제한적 정의로, 이는 특정 통계 기법(예: 판별분석, 다변량분석)의 특징일 수 있지만 데이터마이닝의 범주적 특징으로는 부정확하다. 데이터마이닝은 변수 개수나 집단 수의 제약 없이 다양한 관계 발견을 다루기 때문이다.
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