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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 683 - 690 (8page)
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러프집합에서 누락된 속성 값들은 Reduct와 Core 계산, 더 나아가서 결정 트리 구축에 있어서 식별 불능의 패턴 부합 문제를 가진다. 현재 보편적인 속성 값으로의 대체, 속성들의 모든 가능한 값 할당, 이벤트 포장 방법, C4.5, 특수한 LEM2 알고리즘과 같은 접근방식들이 적용되고 있으나, 이들 접근방식은 전형적으로 자주 등장하는 속성 값 혹은 가장 보편적인 속성 값으로의 대체가 주를 이루고 있다. 문제는 정보 엔트로피가 크고, 패턴 부합을 위한 주요 속성 값들이 누락된 경우에 기존 접근 방식은 정보 손실이 큰 의사 결정 규칙들을 유도하게 된다. 특히, 의사결정 규칙들의 교차 검증에서 문제가 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선시키기 위해 속성들 간에 엔트로피 변동을 활용하여 정보 이득이 높은 방향으로 누락된 속성 값들을 대체하는 러프집합의 패턴 부합 방식을 제안한다. 제안된 접근방식과 관련하여 비교적 가까운 유사 관계도에 의한 누락 값 대체 방식을 적용하는 ROSE 프로그램과의 비교를 나타낸다.
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참고문헌 (10)
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G. Claeskens / 2004 / Model Selection and Model averaging / Cambridge University Press
J. Bazan / 2004 / On the evolution of rough set exploration system / Proc. of the Rough Sets and Current Trends in Computing : 592 ~ 601
J. Stefanowski / 2001 / Incomplete information tables and rough classification / Computational Intelligence 17 (3) : 545 ~ 566
J. T. Yao / 2002 / Induction of classification rules by granular computing / Proc. of the Third Int. Conf. on Rough Sets and Current Trends in Computing (TSCTC'02) : 331 ~ 338
J. W. Grzymala-Busse / 2000 / A comparison of several approaches to missing attribute values in data mining / Proc. of the Second Int. Conf. on Rough Sets and Current Trends in Com
J. Bazan / 2004 / On the evolution of rough set exploration system / Proc. of the Rough Sets and Current Trends in Computing : 592 ~ 601
J. Stefanowski / 2001 / Incomplete information tables and rough classification / Computational Intelligence 17 (3) : 545 ~ 566
J. T. Yao / 2002 / Induction of classification rules by granular computing / Proc. of the Third Int. Conf. on Rough Sets and Current Trends in Computing (TSCTC'02) : 331 ~ 338
J. W. Grzymala-Busse / 2000 / A comparison of several approaches to missing attribute values in data mining / Proc. of the Second Int. Conf. on Rough Sets and Current Trends in Com
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