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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.4
- 수록면
- 43 - 48 (6page)
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This study analyzed outliers which give a significant impact on reliability in the current Big Data era. We used the Housing Condition Survey (HCS) by the Ministry of Land, Infrastructure and Transport in Korea as a main dataset. We focused on the residential satisfaction of the respondents, detected the outliers, and performed an empirical analysis for impact factors. Although we used the Mahalanobis distance and Naive Bayes classification methods, we found that these outlier detection methods should be improved more accurately for the reliability of actual implementation. For this, some outlier detection methods based on Machine Learning (ML) were utilized to detect the outliers and to verify the impact factors. This choice of methods was based on the fact that the high correlation among the demographic characteristics and residential satisfaction of respondents are critical elements in supervised learning on ML.
목차
Abstract
I. 서론
II. 이론적 배경
III. 기계학습을 이용한 이상치 검출
IV. 결론
참고문헌
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