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한국경영과학회 한국경영과학회 학술대회논문집 한국경영과학회 2002년 춘계학술대회논문집
발행연도
2002.6
수록면
636 - 642 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2002

[C2 인공지능 응용(1)] k-NN based Pattern Selection for Support Vector Classifiers
Hyunjung Shin ,  Sungzoon Cho 한국경영과학회 학술대회논문집 2002.06 학술대회자료
k-NN based Pattern Selection for Support Vector Classifiers
Hyunjung Shin ,  Sungzoon Cho 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2002.05 학술대회자료

초록· 키워드

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We propose a k-nearest neighbors(k-NN) based pattern selection method. The method tries to select the patterns that are near the decision boundary and that are correctly labeled. The simulations over synthetic data sets showed promising results: (1) By converting a non-separable problem to a separable one, the search for an optimal error tolerance parameter became unnecessary. (2) SVM training time decreased by two orders of magnitude without any loss of accuracy. (3) The redundant SVs were substantially reduced.

목차

Abstract

1 Introduction

2 Pattern Selection Algorithm

3 Results

Conclusion

Acknowledgements

References

참고문헌 (0)

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