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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제10권 제2호
발행연도
2005.5
수록면
215 - 221 (7page)

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최근에는 단백질 시퀸스, 소매점 거래 데이터, 웹 로그 등과 같은 상업적이거나 과학적인 데이터의 폭발적인 증가를 볼 수 있다. 이런 데이터들은 순서적인 면을 가지고 있는 시퀸스 데이터들이다. 본 논문에서는 이런 시퀸스 데이터들을 분류하는 문제를 다룬다. 분류 기법으로는 의사결정 나무나 베이지안 분류기, K-NN 방법 등 여러 종류가 있는데, 본 연구에서는 K-NN 방법을 이용하여 시퀸스들을 분류한다. 또한, 시퀸스들간의 유사도를 구하기 위한 새로운 계산 방법과 효율적인 계산 방법도 제안한다.

목차

요약

Abstract

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 기존연구

Ⅲ. 시퀸스들간의 유사도

Ⅳ. K-NN 알고리즘

Ⅴ. 실험결과

Ⅵ. 결론

참고문헌

저자소개

참고문헌 (14)

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[학술지(정기간행물)] - / pakdd20022002. / “Evalutation of Techniques for Classifying Biological Sequences” google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997. / Algorithm on Strings Press Syndicate of the University of Cambridge google schola [학술지(정기간행물)] - / 1997. / Pattern Matching Algorithms, google schola [학술지(정기간행물)] - / 2000. / and Event Type Similarity Notions for Data Mining Univ. of Helsinki Dept. of Com. Sci. google schola [학술지(정기간행물)] - / 2000. / Proc. 2000 Int. Conf. Math. and Eng. Tech. in Medicine and Biological Sci. : 239 ~ 245 google schola

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