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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제34권 제9호
발행연도
2007.9
수록면
857 - 868 (12page)

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좋은 분류기 앙상블은 분류기 간에 상호 보완성을 갖추어 높은 인식 성능을 보여야 하며, 크기가 작아 계산 효율이 좋아야 한다. 이 논문은 이러한 목적을 달성하기 위한 거친-섬세한 (coarse-to-fine)단계를 밟는 분류기 앙상블 선택 방법을 제안한다. 이 방법이 성공하기 위해서는 초기 분류기 풀 (pool)이 충분히 다양해야 한다. 이 논문에서는 여러 개의 서로 다른 분류 알고리즘과 아주 많은 수의 특징 부분집합을 결합하여 충분히 큰 분류기 풀을 생성한다. 거친 선택 단계에서는 분류기 풀의 크기를 적절하게 줄이는 것이 목적이다. 분류기 군집화 알고리즘을 사용하여 다양성을 최소로 희생하는 조건하에 분류기 풀의 크기를 줄인다. 섬세한 선택에서는 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 앙상블을 찾는다. 또한 탐색 성능이 개선된 혼합 유전 알고리즘을 제안한다. 널리 사용되는 필기 숫자 데이타베이스를 이용하여 기존의 단일단계 방법과 제안한 두 단계 방법의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘이 우수함을 입증하였다.
#분류기 앙상블 선택 #유전 알고리즘 #분류기 다양성 #분류기 군집화 #필기 숫자 인식 #Classifier Ensemble Selection #Genetic Algorithm #Classifier Diversity #Classifier Clustering #Handwritten Numeral Classification

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 두 단계 분류기 앙상블 선택
3. 군집화에 의한 거친 선택
4. 유전 알고리즘에 의한 분류기 앙상블 선택
5. 실험과 분석
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (22)

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1. [학술지(정기간행물)] - / 2007.1 / A comparison of decision tree ensemble creation method 29 (1) : 173 ~ 180 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 2005 / A theoretical and experimental analysis of linear combiners for multiple classifier systems 27 (6) : 942 ~ 956 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 2001 / An approach to the automatic design of multiple classifier systems 22 : 25 ~ 33 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 2005 / Neural network ensembles: evaluation of aggregation algorithms 163 (2) : 139 ~ 162 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 2003 / Comparison of genetic algorithm and sequential search methods for classifier subset selection google schola

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