반복적 고정분할 평균기법을 이용한 메모리기반 학습기법

이형일

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이형일 (김포대학)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제10권 제11호

발행연도: 2007.11

수록면: 1,516 - 1,522 (7page)

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FPA(Fixed Partition Averaging) 기법은 기억공간의 효율적인 사용과 분류성능의 향상을 위하여 제안되었던 메모리 기반 추론 기법으로 대상 패턴 공간을 분할 한 후 대표 패턴을 추출하여 분류 기준 패턴으로 사용한다. 이 기법은 메모리 사용 효율과 분류 성능 면에서 우수한 결과를 보인다. 그러나 여러 클래스가 혼합된 분할패턴공간의 경우에 원래의 패턴들을 그대로 저장하여 메모리와 분류성능에 부담으로 작용하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 여러 클래스가 혼합된 분할공간에서 패턴비율을 고려하여 고정분할을 반복적으로 실행하여 초월평면을 생성하고 분류하는 반복적 고정분할평균기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 기존의 k-NN 기법과 비교하여 현저하게 줄어둔 대표패턴을 이용하여 유사한 분류 성능을 보여주며, NGE 이론을 구현한 EACH 시스템과 FPA 기법 등과 비교하여 탁월한 분류 성능을 보여준다.

#Memory-Based Reasoning(메모리기반 추론) #Distance-Based Learning(거리기반학습) #Instance-Based Learning(인스턴스 기반 학습)

참고문헌 (12)

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T. Dietterich , 1995 , A Study of Distance-Based Machine Learning Algorithms , 박사 , Oregon State University

D. Wettschereck , 1995 , Weighted kNN versus Majority kNN : A Recommendation , German National Research Center for Information Technology

D. Wettschereck , 1995 , A Hybrid Nearest-Neighbor and Nearest-Hyperrectangle Algorithm , Proceedings of the 7th European Conference on Machine Learning : 323 ~ 335

D. Aha , 1991 , Instance-Based Learning Algorithms , Machine Learning 6 (1) : 37 ~ 66

D. Wettschereck , 1995 , An Experimental Comparison of the Nearest-Neighbor and Nearest-Hyperrectangle Algorithms , Machine Learning 19 (1) : 1 ~ 25

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