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한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제6권 제3호
발행연도
2008.6
수록면
53 - 61 (9page)

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많은 양의 데이터로부터 유용성있는 정보의 추출, 진단 및 예후에 대한 결정, 치료의 응용 등은 바이오인포머틱스(Bioinformatics)분야에서 매우 중요한 문제들이다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여서는 데이터마이닝(Data-mining) 기술과 컴퓨터의 계산 능력을 이용하여 분석, 잡음제거, 데이터의 의존성 등을 계산하여야 한다. Neural Network, Support Vector Machine, Decision Tree 등의 기계학습 방법(Machine Learning Approach)은 다량의 데이터, 잡음 패턴과 일반적인 접근 법의 부재로 특징 지워지는 응용분야에 매우 적합하다. 본 연구의 주 목표는 높은 정확도을 가지는 동시에 다양한 형식의 데이터세트에 적응할 수 있는 암 진단 시스템을 성취하기 위해서 암진단을 위한 학습 알고리즘에 적용할 수 있는 랜덤 포레스트에 기반한 효과적인 특징선택방법을 제안하는 것이다. 대장암 데이터와 같은 임상 데이터에 대한 실험 결과에 따르면 제안된 방법은 기본적인 방법 보다 우수하고 더 안정적인 분류 성능을 보여주었다. 제안된 방법은 특정한 응용분야에 있어서 다른 분류 방법과 비교될 만큼 또는 그 이상의 성능을 보여 주었다.
#Bioinformatics #Machine Learning #Random Forest #Feature Selection

목차

ABSTRACT
요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Random Forest
Ⅲ. The proposed method(DFE-RF)
Ⅳ. Experiments and Results
Ⅴ. Conclusion
References
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