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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.1
- 수록면
- 183 - 188 (6page)
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객체를 분류하기 위하여 유사한 특징을 기반으로 하는 다양한 클러스터해석은 데이터 마이닝에서 필수적이다. 그러나 많은 데이터베이스에 포함되어 있는 범주형 데이터의 경우에 기존의 분할접근방법은 객체간의 불확실성을 처리하는데 한계가 있다. 범주형 데이터의 분할과정에서 식별불가능에 의한 동치류의 불확실성에 대한 접근논리가 러프집합의 대수학적인 논리에만 국한되어서 알고리즘의 안정성과 효율성이 떨어지는 요인으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 범주형 데이터에 존재하는 속성의 의존도를 고려하기 위하여 정보이론적인 척도를 기반으로 러프엔트로피를 정의하고 MMMR이라는 알고리즘을 제안하여 분할속성을 추출한다. 제안된 방법의 성능을 분석하고 비교하기 위하여 K-means, 퍼지에 의한 방법과 표준편차를 이용한 기존의 방법과 비교우위를 ZOO데이터에 국한하여 알아본다. ZOO데이터를 이용하여 기존의 범주형 알고리즘과의 비교우위를 살펴보고 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.
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참고문헌 (11)
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Pawlak, Z. / 1982 / Rough sets / International Journal of Information and Computer Sciences 11(5):341~356
Beaubouef, T. / 1998 / Information-theoretic measurtes of uncertainty for rough sets and rough relational databases / Information Science 109(1-4):185~195
Wojciech Ziarko / 1991 / Variable Precision Rough Set Model
A. Dempster / 1997 / Maximum likelihood form incomplete data via the EM algorithm / Journal of the Royal Statistical Society 39(1):1~38
H. Ralambondrainy / 1995 / A Conceptual Version of the K-means Algorithm / Pattern Recognition Letters 16(11):1147~1157
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A. Dempster / 1997 / Maximum likelihood form incomplete data via the EM algorithm / Journal of the Royal Statistical Society 39(1):1~38
H. Ralambondrainy / 1995 / A Conceptual Version of the K-means Algorithm / Pattern Recognition Letters 16(11):1147~1157
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