Support Vector Regression을 이용한 희소 데이터의 전처리

전성해; 박정은; 오경환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전성해 박정은 오경환

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제14권 제6호

발행연도: 2004.10

수록면: 789 - 792 (4page)

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2004

Support Vector Regression을 이용한 희소 데이터의 전처리

전성해 , 박정은 , 오경환 한국지능시스템학회 논문지 2004.10 학술저널

Support Vector Regression을 이용한 희소 데이터의 전처리

전성해 , 박정은 , 오경환 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2004.04 학술대회자료

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웹 마이닝, 바이오정보학, 통계적 자료 분석 등 여러 분야에서 매우 다양한 형태의 결측치가 발생하여 학습 데이터를 희소하게 만든다. 결측치는 주로 전처리 과정에서 가장 기본적인 평균과 최빈수뿐만 아니라 조건부 평균, 나무 모형, 그리고 마코프체인 몬테칼로 기법과 같은 결측치 대체 기법들을 적용하여 추정된 값에 의해 대체된다. 그런데 주어진 데이터의 결측치 비율이 크게 되면 기존의 결측치 대체 방법들의 예측의 정확도는 낮아지는 특성을 보인다. 또한 데이터의 결측치 비율이 증가할수록 사용가능한 결측치 대체 방법들의 수는 제한된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 통계적 학습 이론 중에서 Vapnik의 Support Vector Regression을 데이터 전처리 과정에 알맞게 변형하여 적용하였다. 제안 방법을 이용하여 결측치 비율이 큰 희소 데이터의 전처리도 가능할 수 있도록 하였다. UCI machine learning repository로부터 얻어진 데이터를 이용하여 제안 방법의 성능을 확인하였다.

#Sparse data #Preprocessing #Support vector machine

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[학술지(정기간행물)] - / 1995. / Support Vector Networks 20 : 273 ~ 297

[학술지(정기간행물)] - / 2000. / Data Mining

[학술지(정기간행물)] - / 2000. / understanding robust and exploratory data analysis

[학술지(정기간행물)] - / 1995 / A Multiple Imputation Strategy for Clinical Trials with Truncation of Patent Data 14 : 1913 ~ 1925

[학술지(정기간행물)] - / 2002. / Statistical Analysis with Missing Data

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