데이터 분할 평가 진화알고리즘을 이용한 효율적인 퍼지 분류규칙의 생성

류정우; 김성은; 김명원

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자료유형: 학술저널

저자정보: 류정우 김성은 김명원

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제1호

발행연도: 2008.2

수록면: 32 - 40 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

데이터 분할 평가 진화알고리즘을 이용한 효율적인 퍼지 분류규칙의 생성

류정우 , 김성은 , 김명원 한국지능시스템학회 논문지 2008.02 학술저널

2005

효율적인 진화알고리즘을 이용한 적응형 퍼지 분류 규칙 생성

류정우 , 김성은 , 김명원 한국정보과학회 학술발표논문집 2005.11 학술대회자료

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데이터 속성 값이 연속적이고 애매할 때 퍼지 규칙으로 분류규칙을 표현하는 것은 매우 유용하면서도 효과적이다. 그러나 효과적인 퍼지 분류규칙을 생성하기 위한 소속함수를 결정하기는 어렵다.
본 논문에서는 진화알고리즘을 이용하여 효과적인 퍼지 분류규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 지도 군집화로 클래스 분포에 따라 초기 소속함수를 생성하고, 정확하고 간결한 규칙을 생성할 수 있도록 초기 소속함수를 진화시키는 방법이다. 또한 진화알고리즘의 시간에 대한 효율성을 높이기 위한 방법으로 데이터 분할 평가 진화 방법을 제안한다. 데이터 분할 평가 진화 방법은 전체 학습 데이터를 여러 개의 부분 학습 데이터들로 나누고 개체는 전체 학습 데이터 대신 부분 학습 데이터를 임의로 선택하여 평가하는 방법이다. UCI 벤치마크 데이터로 기존 방법과 비교 실험을 통해 평균적으로 제안한 방법이 효과적임을 보였다. 또한 KDD'99 Cup의 침입탐지 데이터에서 KDD'99 Cup 우승자에 비해 1.54% 향상된 인식률과 20.8% 절감된 탐지비용을 보였고 데이터 분할 평가 진화 방법으로 개체평가 시간을 약 70% 감소시켰다.

#퍼지 분류규칙 #진화알고리즘 #데이터 분할 평가 #소속함수 #지도군집화 #fuzzy classification rule #evolutionary algorithm #data partition evaluation #membership function #supervised clustering

참고문헌 (16)

참고문헌 신청

Quinlan, J.R. , 1996 , Improved use of continuous attributes in C4.5 , Journal of Artificial Intelligence Research 4 : 77 ~ 90

M. W. Kim , 2004 , Optimized Fuzzy Classification for Data Mining , Lecture Notes in Computer Science 2973 : 582 ~ 593

X.-Z. Wang , 2001 , A Comparative Study on Heuristic Algorithms for Generating Fuzzy Decision Trees , IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics 31 (2) : 215 ~ 226

Janikow, C.Z. , 1999 , Fuzzy partitioning with FID3.1 , 18th International Conference of the North American, NAFIPS : 467 ~ 471

Tomoharu Nakashima , 2002 , Improving the Performance of Fuzzy Classification Systems by Membership Function Learning and Feature Selection , FUZZ-IEEE '02 Proceedings of the 2002 International Conference on : 488 ~ 493

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