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논문 기본 정보

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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제6호
발행연도
1997.6
수록면
663 - 672 (10page)

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데이터베이스로부터 지식을 자동으로 발견함은 전문가 시스템을 구축함에 있어서 중요한 도구로 사용될 수 있다. 본 논문은 데이터베이스로부터 지식을 귀납법칙의 형태로 자동 발견하는 시스템을 엔트로피 함수의 일종인 Hellinger 변량을 사용하여 개발하였다. Hellinger 변량은 발견된 법칙의 중요도를 측정할 수 있으며, 또한 그의 함수적인 특성을 분석하여 귀납법칙 추출의 복잡도를 줄이기 위한 몇 가지의 법칙이 제안되었다. 구현된 시스템은 여러 기계학습 데이터베이스에 의하여 테스트되었으며 다른 기계학습방법들과 그 성능을 비교하였다.

목차

요약

Abstract

1. Introduction

2. Previous Work

3. Proposing H Measure

4. Description of the Method

5. Experimental Results

6. Conclusion

References

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2009-569-017748146