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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.22 No.4
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 414 - 421 (8page)
- DOI
- 10.7232/iems.2023.22.4.414
이용수
이 논문의 연구 히스토리 (4)
2022
K-nearest Neighbor Classifier Algorithm For Uncertain Data In Feature Space
Sung-Yeon Lim
,
Chang-Wan Ko
,
Young-Seon Jeong
대한산업공학회 추계학술대회 논문집
2022.11
학술대회자료
K-nearest Neighbor Classifier For Uncertain Data Using Bhattacharyya Kernel Distance Measure
Sung-Yeon Lim
,
Chang-Wan Ko
,
Young-Seon Jeong
대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집
2022.06
학술대회자료
K-nearest Neighbor Classifier For Uncertain Data Using Bhattacharyya Kernel Distance Measure
Sung-Yeon Lim
,
Chang-Wan Ko
,
Young-Seon Jeong
한국경영과학회 학술대회논문집
2022.06
학술대회자료
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Uncertain data, where each feature is represented by probability density functions instead of fixed values, have been widely used in diverse applications such as sensor networks, medical data, and semiconductor wafer data. This paper proposes a new kernel function based uncertain K-nearest neighbor classifier (uncertain K-NN) algorithm for uncertain data objects in feature space. Assuming normality in the feature space, we utilize a kernel Bhattacharyya probabilistic distance measure for probabilistic distance measures. We compare the proposed uncertain K-NN classifier in feature space to an existing classifier, namely, the K-Nearest Neighbor classifier in the original space. The experimental results show the advantages of the proposed classifiers with both simulated and real data.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORKS
3. NEW UNCERTAIN K-NN CLASSIFICATION IN FEATURE SPACE
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
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