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저자정보
김재협 (삼성탈레스) 장경현 (한양대학교) 이준행 (삼성탈레스) 문영식 (한양대학교)
저널정보
대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 電子工學會論文誌 第47卷 CI編 第3號
발행연도
2010.5
수록면
22 - 28 (7page)

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최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 분류기로 Adaboost가 주목받고 있다. Adaboost는 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나, Adaboost는 이진 분류기이므로 다중 표적 분류 문제에 곧바로 적용할 수 없다. 일반적으로 다중 분류 문제를 해결하는 기법으로 One-Vs-All 기법과 Pair-Wise 기법이 대표적이다. 이러한 두 기법은 다중 분류 문제를 여러 개의 이진 분류 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 기법으로 실제 시스템 구성에 적합할만한 분류 성능을 보여주지 못하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 이진 분류기인 Adaboost의 다중 분류 확장 방안으로 원형 기반 함수를 약한 분류기로 이용하는 Adaboost 기반 다중표적 분류 기법을 제안한다.
#Adaboost #Radial basis function #Multi-class classification #target classification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 다중 분류 기법
Ⅲ. Adaboost를 이용한 다중 표적 분류 기법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅳ. 결론
참고문헌
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