This study suggests an algorithm for splitting the values of dependent variable (class) while maximizing the information gain about numerical and nominal attributes.
Rule induction has been proposed as a way to speed up an acquisition of knowledge for development of expert systems, especially it is a method of automatically developing rules from sets of examples. For market segmentation, the original ID3 algorithm must be modified since it does not exist intermediate stopping rule. Thus, this study suggests an adequate stopping rule. The modified algorithm contains the pruning measure based on Shannon's entropy and the measure of total information gain.
This algorithm is applied to market segmentation problem in medium-large level computer market, in order to develop an adequate market strategy. The derived rule-tree, that transformed in the form of a production rule, classifies the competitive products and in the several market segment well.
이 연구는 수치요소나 명목요소가 종속변수를 설명함으로써 얻어지는 정보 획득량을 최대화 하면서, 종속변수의 값들을 분할해 나가는 분할 알고리즘을 제시하고 있다.
규칙 도출 기법은 전문가 시스템의 개발을 위해 필요한 지식 습득을 빠르게 하기 위한 방법으로써 제안되었는데, 특히 이 기법은 보기의 집합으로 부터 자동적으로 규칙을 이끌어 내기 위한 방법이다. 그런데, 본 연구의 목적이 시장세분화라는 관점에서 볼때, 몇개의 그룹으로 묶기 위하여 전지작업을 위한 종료조건을 가진 알고리즘으로 수정되어야 한다. 이 연구에서 제안한 수정된 알고리즘은 총 정보 획득량의 척도와 이러한 전지작업을 위한 종료조건을 제시하고 있다.
실제로 이 수정된 알고리즘을 우리나라의 중 대형 컴퓨터 시장의 시장세분화에 적용하였으며, 적절한 시장전략을 세우고 목표시장을 찾는데 도움을 줄 수 있는 방법을 제시 하였다. 이 알고리즘의 결과로 rule-tree가 생성되고, 이 rule-tree는 전체시장을 몇개의 부분시장으로 잘 나누어 줄 뿐만 아니라, 경쟁제품과 목표시장을 찾는데도 도움을 준다.
