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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.10
- 수록면
- 166 - 193 (28page)
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In this paper, we develop a rule-based classification machine that partitions data under analysis into spherical patterns. The salient feature of the proposed method is twofold. One, it exploits the efficiency of distance metric-based clustering to fast collect similar data into spherical patterns, each consisting of homogeneous data. The other, owing to its supervised learning nature, it induces a classification rule that accurately generalizes on testing data. Numerical experiments with 15 machine learning datasets prove the utilities of the proposed method well. In comparison with 12 well-established classification methods, the new method proves to be competitively efficient in training while superior in classification of new data.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Development of Proposed Algorithm
3. Classification Rule for New Observations
4. Illustrative Example
5. Numerical Experiments
6. Conclusions
References
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