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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제14권 제3호
발행연도
2009.3
수록면
139 - 147 (9page)

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메모리 기반 추론 기법은 단순히 학습패턴이나 대표패턴의 형태로 메모리에 저장하며 테스트 패턴과의 거리 계산을 통하여 분류한다. 이 기법의 가장 큰 문제점은 학습 패턴 전체를 메모리에 저장하거나 학습 패턴들을 대표 패턴으로 대체하는 방법을 사용함으로 다른 기계학습 방법에 비하여 많은 메모리 공간을 필요로 하며, 저장되는 학습패턴이 증가할수록 분류에 필요한 시간도 많이 소요된다는 단점을 갖는다. 본 논문은 효율적인 메모리 사용과 분류 성능의 향상을 위한 EAS 기법을 제안하였다. 즉, 학습패턴에 대해 분할공간을 생성한 후 생성된 각 분할공간을 MDL기법과 PM기법으로 평가하였다. 그리고 평가 결과 가장 우수한 분할공간만을 취하여 대표패턴으로 삼고 나머지는 다시 분할하여 평가를 반복하는 기법이다. UCI Machine Learning Repository에서 벤치마크 데이터를 발췌한 실험 자료를 사용하여 제안한 기법의 성능과 메모리 사용량에 있어 우수함을 입증하였다.
#메모리 기반 학습 #정보이득 #Memory-Based Learning #MDL(Minimum Description Length) #information Gain #PM(Probability Measure)

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참고문헌 (16)

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1. [학위논문] - T. Dietterich / 1995 / A Study of Distance-Based Machine Learning Algorithms / 박사 / Oregon State University google schola 2. [학위논문] - D. Aha / 1990 / A Study of Instance-Based Algorithms for Supervised Learning Tasks: Mathematical, Empirical, and Psychological Evaluations / 박사 / University of California google schola 3. [학술지(정기간행물)] - 김경재 / 2007 / 자료편집기법과 사례기반추론을 이용한 한국종합주가지수 예측 / 한국컴퓨터정보학회논문지 12 (6) : 287 ~ 296 dbpia 4. [단행본] - Cindy Marling / 2006 / Integrations with Case-Based Reasoning / Cambridge University Press : 241 ~ 245 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - D. Wettschereck / 1995 / An Experimental Comparison of the Nearest-Neighbor and Nearest-Hyperrectangle Algorithms / Machine Learning 19 (1) : 1 ~ 25 google schola

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