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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국퍼지 및 지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표논문집 제17권 제2호
발행연도
2007.11
수록면
59 - 62 (4page)

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본 논문에서는 불균형 및 Under-sampling된 바이오 데이터에 대하여 클래스 구분력이 없는 특징의 소거를 통해 이후 이어질 FLDA 등 다양한 방법론을 적용할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 평균과 분산을 통해 클래스의 형태를 결정하는 기존 방법론의 문제점을 회피할 수 있는 방법을 제공하며, 클래스 구분력에 중점을 두어 특징을 선별하였을 경우 선별된 특징들의 상관 계수가 높은 문제를 극복할 수 있도록 한다. 이에 따라 알고리즘이 선택한 특징 집합은 서로의 특징에 대해 상관계수가 낮으며, 클래스의 구분력이 높은 특징을 갖게 된다.
#Hierarchical clustering algorithm #Genetic algorithm #Feature selection #Correlation coefficient

목차

요약
1. 서론
2. HCA를 사용한 노이즈 제거
3. GA를 통한 특징 소거
4. 적합 함수
5. 실험 결과 및 결론
6. 향후 연구
7. 참고 문헌

참고문헌 (0)

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