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Recently, the importance of one-class classification problem is more increasing. However, most of existing algorithms have the limitation on providing the information that effects on the prediction of the target value. Motivated by this remark, in this paper, we suggest an efficient one-class classifier using hyper-rectangles (H-RTGLs) that can be produced from intervals including observations. Specifically, we generate intervals for each feature and integrate them. For generating intervals, we consider two approaches：(i) interval merging and (ii) clustering. We evaluate the performance of the suggested methods by computing classification accuracy using area under the roc curve and compare them with other one-class classification algorithms using four datasets from UCI repository. Since H-RTGLs constructed for a given data set enable classification factors to be visible, we can discern which features effect on the classification result and extract patterns that a data set originally has.
목차
1. 서론
2. 관련 연구 동향
3. Hyper-Rectangles를 이용한 단일분류기
4. 수치 실험
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (28)
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[인터넷자원] - Asuncion, A. / / UCI machine learning repository
[학술지(정기간행물)] - Baehrens, D. / 2010 / How to explain individual classification decisions / The Journal of Machine Learning Research 11 : 1803 ~ 1831
[학술지(정기간행물)] - Bosco, G. L. / 2009 / A fuzzy one class classifier for multi layer model, Fuzzy Logic and Application / Lecture Notes in Computer Science 5571 : 124 ~ 131
[학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45 (1) : 5 ~ 32
[단행본] - Breiman, L. / 1983 / CART：Classification and regression trees / Wadsworth : 156 ~
[학술지(정기간행물)] - Baehrens, D. / 2010 / How to explain individual classification decisions / The Journal of Machine Learning Research 11 : 1803 ~ 1831
[학술지(정기간행물)] - Bosco, G. L. / 2009 / A fuzzy one class classifier for multi layer model, Fuzzy Logic and Application / Lecture Notes in Computer Science 5571 : 124 ~ 131
[학술지(정기간행물)] - Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45 (1) : 5 ~ 32
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