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이희성 (연세대학교) 홍성준 (연세대학교) 이병윤 (연세대학교) 김은태 (연세대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 한국지능시스템학회 20주년 기념 2010년도 추계학술대회 학술발표논문집 제20권 제2호
발행연도
2010.11
수록면
25 - 27 (3page)

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K-nearest neighbor는 입력 패턴의 클래스를 테스트 데이터와 학습 데이터와의 거리를 통해 결정하는 방법으로써 효율성과 우수한 성능으로 인해 여러 분야에서 많이 쓰이고 있다. 반면에 선정된 K개의 학습 데이터들이 거리에 상관없이 같은 기여도를 갖는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 ... 전체 초록 보기

목차

요약
1. 서론
2. K-nearest neighbor 규칙
3. 퍼지를 이용한 확률 융합
4. 실험결과
5. 결론
참고문헌

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