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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 311 - 315 (5page)
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본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.
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참고문헌 (10)
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Dunia R / 1996 / Sensor fault identification and reconstruction using principal component analysis / Proc. of IFAC Congress'96 :259~264
Furtado P / 1999 / Analysis of accuracy of data reduction techniques / First International Conference, DaWaK’99 :377~388
Geldi P / 1986 / Partial Least Squares Regression: A Tutorial / Analytica Chemica Acta 185:1~17
Hines JW / 2000 / Fuzzy Systems and Soft Computing in Nuclear Engineering / Springer Verlag
Hoskuldsson A / 1988 / PLS Regression Methods / Journal of Chemometrics 2:211~228
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Hines JW / 2000 / Fuzzy Systems and Soft Computing in Nuclear Engineering / Springer Verlag
Hoskuldsson A / 1988 / PLS Regression Methods / Journal of Chemometrics 2:211~228
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