전역적 범주화를 위한 샘플 분할 포인트를 이용한 점진적 기법

한경식; 이수원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 한경식 이수원

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제31권 제7호

발행연도: 2004.7

수록면: 849 - 858 (10page)

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대부분의 교사학습 알고리즘은 수치형 변수 처리의 어려움을 해결하기 위해 전처리 단계에서 연속형 변수를 범주형으로 변환시킨 후 적용된다. 이러한 전처리 단계를 전역적 범주화라 하며 빈즈(Bins) 라는 클래스 분포 리스트를 이용한다. 그러나 대부분의 전역적 범주화 기법은 단일 빈즈를 필요로 하기때문에 데이타가 대용량이고 범주화를 수행할 변수의 범위가 매우 클 경우, 단일 빈즈를 생성하기 위해 많은 정렬 및 병합을 수행해야한다. 또한, 기존의 방법은 일괄처리 방식으로 범주화를 수행하기 때문에 새로운 데이타가 추가되면 이 데이타가 반영된 범주를 생성하기 위해 처음부터 범주화를 다시 수행해야한다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 샘플 분할 포인트를 추출하고 이로부터 범주화를 수행하는 기법을 제안한다. 본 논문의 접근 방법은 단일 빈즈를 생성하기 위한 병합이 필요 없기 때문에 대용량 데이타에 대한 범주화를 수행할 때 효율적이다. 본 연구에서는 실제 데이타와 가상의 데이타를 이용하여 기존의 방법과 비교 실험하였다.

참고문헌 (11)

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[학술지(정기간행물)] - / 1986. / [ 2 ] J. R. Quinlan. Induction of decision trees. Machine Learning

[학술지(정기간행물)] - N. Friedman / 1997. / Bayesian Network Classifiers 29 : 131 ~ 161

[학술지(정기간행물)] - J. Dougherty, / 1995. / Supervised and unsupervised discretization of continuous Features : 194 ~ 202

[학술지(정기간행물)] - [ 5 ] U. M. Fayyad / 1992. / K. B. Irani. On the handling of continuous-valued attributes in decision tree generation. Machine Learning : 87 ~ 102

[학술지(정기간행물)] - [ 6 ] U. M. Fayyad / / K. B. Irani. Multi-interval discretization of continuous-valued attributes for classification learning Proceedings of the 13th International Joint Conference on Artificial Intelligence : 1022 ~ 1027

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