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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.3
- 수록면
- 53 - 60 (8page)
이용수
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최근접 이웃 분류에서 입력 데이터의 클래스는 선택된 근접 학습 데이터들 중에서 가장 빈번한 클래스로 예측된다. 최근접 분류 학습은 학습 단계가 없으나, 준비된 데이터가 모두 예측 분류에 참여하여 일반화 성능이 학습 데이터의 질에 의존된다. 그러므로 학습 데이터가 많아지면 높은 기억 장치 용량과 예측 분류 시 높은 계산 시간이 요구된다. 본 논문에서는 분리 경계면에 위치한 학습 데이터들로 구성된 새로운 학습 데이터를 생성시켜 분류 예측을 수행하는 프로토타입 선택 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 분리 경계 영역에 위치한 데이터를 Tomek links와 거리를 이용하여 선별하며, 이미 선택된 데이터와 클래스와 거리 관계 분석을 이용하여 프로토타입 집합에 추가 여부를 결정한다. 실험에서 선택된 프로토타입의 수는 원래 학습 데이터에 비해 적은 수의 데이터 집합이 되어 최근접 분류의 적용 시 기억장소의 축소와 빠른 예측 시간을 제공할 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구
Ⅲ. 프로토타입 선택 알고리즘
Ⅳ. 실험
V. 결론
참고문헌
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
1. [단행본] - Christopher M. Bishop / 2006 / Pattern Recognition and Machine Learning / Springer
2. [단행본] - X. Wu / 2009 / The Top Ten Algorithms in Data Mining / Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
3. [학술지(정기간행물)] - S. García / 2012 / Prototype Selection for Nearest Neighbor Classification: Taxonomy and Empirical Study / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34 (3) : 417 ~ 435
4. [학술지(정기간행물)] - K. Yu / 2002 / Kernel nearest-neighbor algorithm / Neural Processing Letters 15 : 147 ~ 156
5. [학술지(정기간행물)] - P. Jeatrakul / 2010 / Data cleaning for classification using misclassification analysis / Journal of Advanced Computational and Intelligent Informatics 14 (3) : 297 ~ 302
2. [단행본] - X. Wu / 2009 / The Top Ten Algorithms in Data Mining / Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery
3. [학술지(정기간행물)] - S. García / 2012 / Prototype Selection for Nearest Neighbor Classification: Taxonomy and Empirical Study / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 34 (3) : 417 ~ 435
4. [학술지(정기간행물)] - K. Yu / 2002 / Kernel nearest-neighbor algorithm / Neural Processing Letters 15 : 147 ~ 156
5. [학술지(정기간행물)] - P. Jeatrakul / 2010 / Data cleaning for classification using misclassification analysis / Journal of Advanced Computational and Intelligent Informatics 14 (3) : 297 ~ 302
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