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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제6호
발행연도
2008.12
수록면
876 - 880 (5page)

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주어진 데이터에서 대부분의 다른 관측치들에 비해 지나치게 크거나 작은 관측치를 이상치라고 한다. 이상치는 몇 가지 원인에 의해 발생한다. 이상치를 포함한 데이터의 분석결과는 이 값을 포함하지 않은 경우와 크게 달라질 수 있다. 일반적으로 이상치는 탐지를 통하여 찾아내어 제거한 후에 데이터분석을 수행한다. 하지만 사기탐지, 네트워크 침입 등의 데이터 마이닝 분야에서는 이상치가 중요한 정보를 포함하고 있기 때문에 반드시 포함하여 데이터분석을 수행하여야 한다. 본 논문에서 다루는 회귀모형에서는 기존의 단순, 다중 회귀분석은 이상치에 대하여 안정된 모형을 구축하기 어렵기 때문에 표준화 잔차 또는 스튜던트화된 잔차를 이용하여 이상치를 찾아내고 제거한 후의 데이터분석 수행을 추천한다. 본 논문에서는 회귀모형에서 이상치를 포함하여 효과적으로 데이터분석을 수행할 수 있는 한 방법으로 Vapnik이 제안한 통계적 학습 이론에 기반한 Support Vector Regression(SVR)을 이용하였다. 인공 데이터를 생성한 모의실험 결과 기존의 회귀모형에 비해 SVR의 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
#이상치 #Support Vector Regression #이상치 분석 #단순회귀모형 #다중회귀모형

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이상치 데이터
3. SVR을 이용한 이상치 포함 데이터의 분석
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구과제
참고문헌
저자소개

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
1. [단행본] - 용환승 / 2007 / 데이터 마이닝 / 인피니티북스 google schola 2. [단행본] - 박성현 / 2007 / 회귀분석 제3판 / 민영사 google schola 3. [단행본] - R.H.Myers / 1989 / Classical and Modern Regression with Applications / Duxbury google schola 4. [학술지(정기간행물)] - C.J.Burges / 1998 / A Tutorial on Support Vector Machine for Pattern Recognition / Data Mining and Knowledge Discovery 2 (2) : 121 ~ 167 google schola 5. [단행본] - S.Haykin / 1999 / Neural Networks A Comprehensive Foundation / Prentice Hall google schola

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