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거리 정보 융합을 이용한 K-Nearest Neighbor 규칙
K-Nearest Neighbor rule using Distance Information Fusion
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제28권 제2호 KCI등재
- 발행연도
- 2018.4
- 수록면
- 160 - 163 (4page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2018.28.2.160
이용수
거리 정보 융합을 이용한 K-Nearest Neighbor 규칙
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K-Nearest Neighbor (KNN)는 분류할 테스트 데이터와 주어진 학습 데이터와의 거리를 계산하여 가까운 거리의 K개의 학습 데이터의 가장 높은 빈도수를 갖는 클래스를 테스트 데이터의 클래스로 결정하는 방법이다. KNN 분류기는 효율성과 우수한 성능으로 인해 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 선정된 K개의 학습 데이터들이 거리에 상관없이 같은 기여도를 갖는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 확률적 접근을 통해 이 문제를 해결한다. 우선 테스트 데이터와 학습 데이터의 거리 정보를 이용하여 각각의 확률을 생성한 후에 베이지안 접근방법을 이용하여 생성된 확률들을 누적하여 테스트 데이터의 클래스를 결정하는 시스템을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 보여주기 위하여 UCI repository에서 선택된 여러 데이터베이스들을 이용한 실험을 수행하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. K-nearest neighbor 규칙
3. 누적 확률을 이용한 KNN 알고리즘
4. 실험결과 및 고찰
5. 결론
References
참고문헌 (10)
참고문헌 신청
H. Lee, J. Lee, and E. Kim, “Feature Selection for Multiple K-Nearest Neighbor classifiers using GAVaPS,” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 18, no. 6, pp. 871- 875, Dec. 2008.
H. Lee, S. Hong, I. F. Nizami, and E. Kim, “An efficient design of nearest neighbor classifier for various-scale problems,” Pattern Recognition Letters, vol. 31, No. 9, pp. 1020-1027, July 2010.
B. Choi and J. Lee, “Fuzzy Kernel K-Nearest Neighbor Algorithm for Image Segmentation,” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 15, no. 7, pp. 828-833, 2005.
T. An, S. Noh, and Y. Kim, “A Design of Fuzzy Classifier with Hierarchical Structure,” Journal of The Korean Institute of Intelligent Systems, vol. 24, no. 4, pp. 355-359, Dec. 2014.
H. Lee, “Probabilistic approach to k-Nearest Neighbor rule,” in Proc. International Conference on Control, Automation and Systems, pp. 1004-1005, Jeju, Korea, Oct. 2017.
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