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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 79 - 86 (8page)
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데이터의 차원축소는 요소들의 공통성을 파악해 영향력 있는 중요한 특징 요소를 추출하여 간소화함으로써 복잡함을 줄이고 다중 공선성 문제를 해결한다. 그리고 중복 및 노이즈 검출을 함으로써 불필요함을 줄인다. 이에 본 논문에서는 PCA(Prinicipal Component Analysis)을 적용한 결함 심각도 기반 차원 축소 모델을 제안한다. 제안된 모델은 결함 심각도가 있는 NASA 데이터 세트인 PC4에 적용하여 결함 심각도에 영향을 주는 속성의 차원수를 검증한다. 그 다음 데이터의 차원을 축소한 후 비교 분석한다. 실험결과, PC4의 적합한 차원수는 2~3개였고 그룹화를 통해 차원 축소가 가능한 것을 보였다.
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참고문헌 (11)
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R. Malhotra / 2015 / A systematic review of machine learning techniques for software fault prediction / Applied Soft Computing 27:504~518
D. Radjenovic / 2013 / Software fault prediction metrics: A systematic literature review / Information Soft. Technology 55:1397~1418
Y. Zhou / 2006 / Empirical analysis of object-oriented design metrics for predicting high and low severity faults / IEEE Trans. Software Eng. 32(10):771~789
J.X. Yu / 2004 / False Positive or False Negative: Mining Frequent Itemsets from High Speed Transactional Data Streams / International conference on Very Large Data Bases (VLDB) 30:204~215
R. Agrawal / 1994 / Fast Algorithms for Mining Association Rules / VLDB Conference
D. Radjenovic / 2013 / Software fault prediction metrics: A systematic literature review / Information Soft. Technology 55:1397~1418
Y. Zhou / 2006 / Empirical analysis of object-oriented design metrics for predicting high and low severity faults / IEEE Trans. Software Eng. 32(10):771~789
J.X. Yu / 2004 / False Positive or False Negative: Mining Frequent Itemsets from High Speed Transactional Data Streams / International conference on Very Large Data Bases (VLDB) 30:204~215
R. Agrawal / 1994 / Fast Algorithms for Mining Association Rules / VLDB Conference
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