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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 가을 학술발표논문집 제21권 제2호(A)
- 발행연도
- 1994.10
- 수록면
- 443 - 446 (4page)
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본 논문에서는 복잡한 불규칙의 특징 추출 및 분류 과정에 퍼지 집합 이론을 적용하여, 얼마나 인간의 판단과 유사한 결과를 가져오는지에 대해, 기존의 방법들과 비교 연구하였다. 학습 패턴 수가 불충분할 경우에 적용되는 대표적인 nonparametric 알고리즘인 K-NN[2]과 이 방법에 퍼지 개념을 도입한 Fuzzy K-NN[5]을 소개하고 이 두 방법의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서 제안한 “K 선택을 개선한 Fuzzy K-NN (Updated Fuzzy K-NN)방법”을 설명한다. 이 3가지 방법으로 32개의 클래스에 대해서 분류 실험을 구현한 결과는 각각 81.1%, 87.2%, 92.9%로, 본 논문에서 제안된 Updated Fuzzy K-NN 방법이 기존의 방법에 비해 높은 분류율을 보였다.
목차
요약
1. 소개
2. 기본 전제
3. 특징 추출
4. 분류 알고리즘
5. 실험 결과
6. 결론
참고 문헌
참고문헌 (0)
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