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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제28권 제3호
발행연도
2015.6
수록면
407 - 415 (9page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2015

단순 베이즈 분류에서의 범주형 변수의 선택
김민선 ,  최호식 ,  박창이 응용통계연구 2015.06 학술저널
단순 베이즈 분류에서의 범주형 변수의 선택
김민선 통계 2015.01 학위논문

초록· 키워드

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단순 베이즈 분류(NaÏve Bayes classi cation)는 출력변수가 주어졌을 때 입력변수들이 조건부 독립이라는 가정에 기반한다. 단순 베이즈 가정은 비현실적이지만 고차원의 확률 추정 문제를 일련의 일차원 확률 추정 문제로 단순화 시킨다는 장점이 있으며, 특히 스팸 메일 필터링, 추천 시스템(recommendation system) 등 방대한 데이터를 다루는 분야야에서 흔히 사용된다. 본 논문에서는 입력변수와 출력변수간의 카이제곱 통계량에 기반한 변수선택법을 제안한다. 이 방법은 단순 베이즈 분류의 장점인 데이터 처리 및 계산의 단순성을 유지하면서도 설명력이 있는 변수를 선택할 수 있으며 SNP(single nucleotide polymorphism)에 의한 질병의 분류 등의 초고차원 혹은 빅데이터에서 유용할 것으로 기대된다.
#χ< #sup> #2< #/sup> # statistic #SNP #NaÏve Bayes assumption #big data #카이제곱 통계량 #빅 데이터 #단순 베이즈 가정

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