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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.9
- 수록면
- 977 - 985 (9page)
- DOI
- 10.7465/jkdi.2019.30.5.977
이용수
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K-근방 분류는 알고리즘의 구현이 단순한데 비해 분류 정확도가 나쁘지 않기 때문에 이미지 등 여러 가지 분류문제에서 사용되고 있다. 가중 K-근방 알고리즘은 국소회귀의 커널 평활법에 기반하여 분류경계를 부드럽게 만드는 반면, 커널 K-근방 알고리즘에서는 커널시계의 커널 트릭을 이용하여 분류경계를 더 복잡하게 만든다. 커널 K-근방 알고리즘에서 가우스 커널의 조율모수의 선택시 교차확인법을 통한 조율모수의 선택은 계산이 어려울 수 있으므로 기하기반의 기준을 사용하고자 한다. 또한 모의실험과 실제 데이터 분석을 통하여 K-근방 알고리즘들의 성능을 비교한다.
목차
요약
1. 서론
2. k-근방 분류 알고리즘
3. 데이터 분석
4. 결론
References
Abstract
참고문헌 (11)
참고문헌 신청
Ahn, J. / 2010 / A stable hyperparameter selection for the Gaussian RBF kernel for discrimination / Statistical Analysis and Data Mining: The ASA Data Science Journal 3:142~148
Bauer, B. / 2018 / On deep learning as a remedy for the curse of dimensionality in nonparametric regression / Annals of Statistics
Dua, D. / UCI machine learning repository
Hechenbichler, K. / 2004 / Weighted k-nearest-neighbor techniques and ordinal classification
김수정 / 2017 / 공간이웃정보를 고려한 공간회귀분석 / 한국데이터정보과학회지 28(3):505~513
Bauer, B. / 2018 / On deep learning as a remedy for the curse of dimensionality in nonparametric regression / Annals of Statistics
Dua, D. / UCI machine learning repository
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