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저자정보
Seok-Beom Roh (University of Suwon) Yong Soo Kim (Daejeon University) Tae-Chon Ahn (Wonkwang University)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.20 No.2
발행연도
2020.6
수록면
145 - 155 (11page)
DOI
10.5391/IJFIS.2020.20.2.145

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In this study, a newly designed local model called locally weighted regression model is proposed for the regression problem. This model predicts the output for a newly submitted data point. In general, the local regression model focuses on an area of the input space specified by a certain kernel function (Gaussian function, in particular). The local area is defined as a region enclosed by a neighborhood of the given query point. The weights assigned to the local area are determined by the related entries of the partition matrix originating from the fuzzy C-means method. The local regression model related to the local area is constructed using a weighted estimation technique. The model exploits the concept of the nearest neighbor, and constructs the weighted least square estimation once a new query is provided given. We validate the modeling ability of the overall model based on several numeric experiments.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Locally Weighted Regression with k-NN Approach
3. Lazy Learner for Local Regression based on Neighborhood Information
4. Experimental Studies
5. Conclusions
References

참고문헌 (25)

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