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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2006 한국컴퓨터종합학술대회 논문집(A)
발행연도
2006.6
수록면
37 - 39 (3page)

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지지 벡터 기계(Support Vector Machine; SVM)는 기본적으로 이진분류를 위해 고안되었지만, 최근 다양한 분류기 생성전략과 결합전략이 고안되어 다중부류 분류에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 OVR(One-Vs-Rest) 전략으로 생성된 SVM을 NB(Naive Bayes) 분류기를 이용하여 동적으로 구성함으로써, OVR SVM을 이용한 다중부류 분류 시스템에서 자주 발 ... 전체 초록 보기

목차

요약
1. 서론
2. 배경
3. 다중부류 암 분류를 위한 결합분류기
4. 실험 및 결과
5. 결론
감사의 글
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