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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.1
- 수록면
- 293 - 301 (9page)
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본 논문에서는 데이터 마이닝에 필요한 클러스터링과정에서 불필요한 정보를 감축하기 위하여 베이지언 사후확률의 신뢰도를 이용한 새로운 척도를 제안한다. 데이터 감축을 위한 속성의 중요도가 클러스터링의 결과에 지배적이기 때문에 많은 속성의 변별력을 향상시키기 위하여 사후확률의 신뢰도에 정보 엔트로피를 적용하였다. 제안된 사후확률을 기반으로 한 러프 엔트로피 척도에 의한 속성의 신뢰도의 중복성은 엔트로피의 자연로그에 의하여 상당히 줄어든다. 따라서 제안된 척도에 의하여 생성된 군집화 알고리즘은 속성값의 변별력을 향상시켜 기존의 리덕트를 최소화하였고, 이는 분할의 효율성을 향상시킬 수 있었다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 패턴분류 문제에 적용되는 ACME 데이터에 대하여 속성간의 변별력, 분할결과에 따른 분할의 순정도를 기존의 알고리즘과 비교 분석하였다.
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참고문헌 (16)
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Anjana K. / 2014 / Study on Naive Bayesian classifier and its relaton to information gain / International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communicati
Dempster A P / 1977 / Maximum likelihood from incomplete data via the EM algirithm / Journal of the Royal Statistical Society 39 (1) : 1 ~ 38
Fuyuan C / 2012 / A dissimility measure for the k-Modes clustering algorithm / Knowledge-Based Systems Journal 26 : 120 ~ 127
Gibson D / 2000 / Clustering categorical data: An approach based on dynamical systems / The Very Large Data Bases Journal 8 (3-4) : 222 ~ 236
Hassanein W. A. / 2014 / Clustering algorithm for categorical data using concepts of significance and dependence of attributes / European Scientific Jouranl 10 (3) : 381 ~ 4
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