데이터 이산화와 계층형 클러스터링 알고리즘을 적용한 효과적인 머신 러닝 방법 관한 연구

이영호

doi:10.14801/jkiit.2021.19.1.55

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이영호 (성균관대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제19권 제1호(JKIIT, Vol.19, No.1)

발행연도: 2021.1

수록면: 55 - 61 (7page)

DOI: 10.14801/jkiit.2021.19.1.55

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최근 산업 전반에서 머신 러닝 연구에 대한 요구가 증가함과 함께 공공데이터, 사물인터넷, SNS 등이 확산되면서 다량의 데이터 확보가 가능해졌다. 이를 통해 대규모로 축적된 데이터를 머신 러닝에 널리 활용할 수 있게 됨으로써 머신 러닝 연구를 위한 제반 여건이 점차 갖춰지고 있다. 한편으로, 머신 러닝 고도화를 위해서는 고품질의 학습 데이터가 확보되어야 하고, 데이터 분석을 통해 의미있는 규칙을 추출해 낼 수 있도록 데이터 전처리를 통한 최적화와 학습 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 학습 데이터 집합에 대한 전처리 과정으로 학습 데이터를 범주형으로 변환하는 이산화 기법과 유클리드 거리 기반으로 유사한 객체들을 병합 군집화하는 계층형 클러스터링 알고리즘을 적용한 머신 러닝 방법에 대해 연구한다. 최종 테스트 과정에서 계층형 클러스터링을 통해 그룹화 된 데이터들로부터 의미있는 규칙을 발견해 낼 수 있었다.

#data discretization #hierarchical clustering #machine learning #data mining

참고문헌 (14)

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Ian H. Witten / 2011 / Data mining:Practical machine learning tools and techniques / Morgran Kaufmann

J. Dougherty / 1995 / Supervised and unsupervised discretization of continuous features / Proceedings of the Twelfth International Conference on Machine Learning :194~202

Jiawei, Han / 2012 / Data mining: Concept and techniques / Morgan Kaufmann

최병수 / 2011 / 데이터 마이닝을 위한 이산화 알고리즘에 대한 비교 연구 / Communications for Statistical Applications and Methods 18(1):89~102

C. J. Tsai / 2008 / A discretization algorithm based on class-attribute contingency coefficient / Information Sciences 178(3):714~731

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