대용량의 데이터의 이들 데이터 내에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 담색하고 찾아내어 모형 화함으로써 유용한 지식을 추출하는 일련의 과정들 또는 대용량 데이터에 대한 탐색 적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis)이라고 할 수 있다.
좀 더 간단하게 말하자면 많은 데이터 가운데 숨겨져 있는 유용
program BSTree;
uses
Crt;
const
MAXSIZE = 100; (*트리의 사이즈*)
type
element = record (*트리의 노드로 쓰일 레코드*)
id : integer;
name : string[10];
value : char;
end;
Tree = array[1..100] of element;
var
BST : Tree; (*이진탐색트리가 될 전역 변수 선언*)
select : integer;
procedure initSet_set(); (*이진탐색트리 초기화*)
결정하는 것이 아니라, 플래시 메모리의 개량형을 개발하는 것과 향후 우위를 점할 수 있을 만큼의 HDD기술을 갖도록 투자하는 것 중에서 전략을 선택한다는 점이다.
이 문제를 풀기 위해서 다양한 환경 변수와 의사 결정에 따른 변화를 알 수 있는 의사 결정트리 모형을 이용하기로 하였으며, 각각의
규정 또는 사용기기의 규정 또는 사용기기의 특성에 따라 결정한다.
- 피크의 높이 측정 : 곡선의 정점(Peak)으로부터 기록지 횡축으로 수직선을 내려 바탕선(Base Line)과 교차하는 점과 정점과의 거리를 피크의 높이로 한다.
- 곡선의 넓이 측정 : 반 높이선 나비법
(3) 운반가스(Carrier Gas)종류