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자료유형
학술저널
저자정보
손정환 (고려대학교) 김성범 (고려대학교)
저널정보
대한산업공학회 대한산업공학회지 대한산업공학회지 제38권 제3호
발행연도
2012.9
수록면
191 - 197 (7page)

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One-class classification (OCC) is one of the recent growing areas in data mining and pattern recognition. In the present study we examine a k-nearest neighbors data description (kNNDD) algorithm, one of the OCC algorithms widely used. In particular, we propose to use nonparametric estimation methods to determine the threshold of the kNNDD algorithm. A simulation study has been conducted to explore the characteristics of the proposed approach and compare it with the existing approach that determines the threshold. The results demonstrate the usefulness and flexibility of the proposed approach.
#Data Mining #One-Class Classification #k-Nearest Neighbor Data Description #Kernel Density Estimation #Bootstrap

목차

1. 서론
2. k-Nearest Neighbors Data Description(kNNDD)
3. 비모수 추정 방법을 활용한 임계값 결정
4. 실험설계
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (21)

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1. [학술대회논문] - Alireza, Tavakkoli / 2007 / A Genetic Approach to Training Support Vector Data Descriptors for Background Modeling in Video Data / International Symposium on Visual Computing : 318 ~ 327 google schola 2. [단행본] - Berry, M. J. A. / 1997 / Data Mining Techniques / John Wiley and Sons, Inc google schola 3. [학술대회논문] - Breunig, M. M. / 2000 / LOF : Identifying density-based local outliers / Proceedings of the ACM SIGMOD 2000 international conference on management of data : 93 ~ 104 google schola 4. [단행본] - Burden, R. L. / 2000 / Numerical Analysis, Seventh Edition / Brooks/Core google schola 5. [단행본] - Duda, R. / 1973 / Pattern Classification and Scene Analysis / John Wiley and Sons google schola

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