An Efficient Feature Selection Algorithm Based on Kullback-Leibler Divergence for Music Information Retrieval

Q: 이 논문에서 정의한 Feature Selection이란 무엇인가?

데이터 마이닝 과정에서 불필요하거나 중복된 특징을 제거하고, 모델의 성능 향상에 실질적으로 기여하는 핵심적인 특징만을 선택하여 최적의 부분집합을 구성하는 과정을 의미한다.

Q: KL divergence 기반 특징 선택 알고리즘이 특징 차원에 따라 어떤 성능 차이를 보이는가?

연구 결과, 낮은 특징 차원 영역에서는 기존 알고리즘보다 성능이 낮으나 중간 및 높은 차원 영역에서는 더 우수한 성능을 보인다. 이는 KL divergence가 선택된 특징들을 통해 통합된 거리를 측정하기 때문이다.

Sun-kuk Moon; Tack-sung Choi; Young-cheol Park; Dae-hee Youn

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: Sun-kuk Moon (연세대학교) Tack-sung Choi (연세대학교) Young-cheol Park (연세대학교) Dae-hee Youn (연세대학교)

저널정보: 대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC : 2007

발행연도: 2007.7

수록면: 524 - 525 (2page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법: 이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?

🏆

연구결과: 이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?

초록· 키워드

In this paper, we propose an efficient feature selection algorithm for the music information retrieval based on the Kullback-Leibler divergence. In the proposed algorithm, we measure the separability of two classes using the Kullback-Leibler divergence between the corresponding Gaussian mixture models, and feature subset is chosen using the sequential forward selection method. We tested the proposed algorithm ... 전체 초록 보기

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-569-004336282

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

목차

참고문헌

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)