R과 알고리즘

지도학습

분류

-Decsision Tree(결정 트리) : 어떤 항목에 대한 관측 값과 목표 값을 연결 시켜주는 예측 모델로써 결정 트리를 사용

[의사결정트리

-Logistic Regression(회귀분석) : 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 관계를 구해 적합도를 측정

     

,Discriminant Analysis

-K-NN,CBR

-Naive Bayes

-SVM,Neural Network

-Ensemble(Bagging,Boosting,Random Forest)

예측과 추정

-linear Regression

-Regression Tree,Model Tree

-SVM(Support Vector Machine)

-Neural Network,Deep Learnin

-APRIMA,Exponential Smoothing

비지도 학습

패턴/구조 발견

-Association Rule Analysis,Sequence Analysis

-Network Analysis,Link Analysis,Graph Analysis

-Structural Equation Modeling, Path Analysis

그룹화

-K-Mean Clustering,Hierarchical Clustering,Density-based Clustering,Fuzzy Clustering

-SOM(self-Organizing Map)

차원축소

-PCA(Principal Component Analysis), Factor Analysis,SVD(Singuar Value DEcomposition)

영상,이미지,문자

-Wavelet/Fast Fourier Transformation,DTW,SAX,Line/Circualr Hough Transformation

-Text mining,Sentiment Anlaysis