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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2005.12
- 수록면
- 828 - 833 (6page)
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커널 기법은 데이터를 high dimension 상의 속성 공간으로 mapping함으로써 복잡한 분포를 가지는 데이터에 대하여 기존의 선형 분류 알고리즘들의 성능을 향상시킬 수 있다[4]. 본 논문에서는 기존의 유클리디안 거리측정방법 대신에 커널 함수에 의한 속성 공간의 거리측정방법을 fuzzy K-nearest neighbor(fuzzy K-NN) 알고리즘에 적용한 fuzzy kernel K-nearest neighbor(fuzzy kernel K-NN) 알고리즘을 제안한다. 제시한 알고리즘은 데이터에 대한 적절한 커널 함수의 선택으로 기존 알고리즘의 성능을 향상 시킬 수 있다. 제시한 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 여러 데이터 집합에 대한 실험결과와 실제 영상의 분할 결과를 보일 것이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 커널 함수
3. Fuzzy K-nearest neighbor algorithm
4. Fuzzy Kernel K-nearest neighbor algorithm
5. 실험 결과 및 분석
6. 결론
참고문헌
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