불완전한 데이터를 처리할 수 있는 분류기

이종찬; 이원돈

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이종찬 (청운대학교) 이원돈 (충남대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제14권 제1호

발행연도: 2010.1

수록면: 53 - 62 (10page)

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본 논문은 변수 값들이나 부류 값을 손실한, 불완전한 데이터를 포함하는 데이터 집합을 가지고 학습하는 문제 에 적용될 수 있는 분류 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 가중치 값과 확률 기법들을 이용하는 데이터 확장 방법을 사용한다. 이는 휘셔(Fisher)의 식을 기반으로 최적의 투사 면이 되도록 고려된 분류기를 확장함으로써 수행한다. 이를 위해, 데이터 확장에 적용되는 과정으로 부터 몇몇 식들이 유도된다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해, 데이터에서 하나의 변수를 선택하고 이 선택된 변수에 소실 값과 소실되지 않은 값들의 비율을 변형함에 의해 다른 측정값들의 결과들이 반복적으로 비교된다. 또한 데이터 집합의 객관적인 평가를 위해 기계학습에서 지식 습득 도 구로 널리 쓰이는C4.5의 결과와 비교한다.

#소실치 #확장된 데이터 표현 #최적의 투사면 #엔트로피 함수 #FLDF #Missing value #Extended data expression #Optimized projection plane #Entropy function

참고문헌 (21)

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1. [단행본] - N.H.Nie / 1975 / SPSS, 2nd ed / McGraw -Hill

2. [단행본] - Roderick J. A. Littile / 2002 / Statistical Analysis with Missing Data, 2ED / John Wiley & Sons

3. [학술지(정기간행물)] - J.M.Robins / 1995 / Analysis of Semiparametric Regression Models for Repeated Outcomes in the Presence of Missing Data / J. Am. Statist. Assoc 90 : 106 ~ 121

4. [학술지(정기간행물)] - J.H.Friedman / 1977 / A recursive partitioning decision rule for non-parametric classification / IEEE Transactions on Computer Science : 404 ~ 408

5. [학술대회논문] - J. W. Grzymala-Busse / 2003 / Rough set strategies to data with missing attribute values / Workshop on Foundations & New Directions in Data Mining : 19 ~ 22

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Won Don Lee

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