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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손원 (단국대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제36권 제6호
발행연도
2023.12
수록면
501 - 514 (14page)

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텍스트데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있다. 텍스트데이터와 같이 많은 변수로 구성된 데이터의 경우 과적합 등의 문제로 분석에 있어서의 정확성이 떨어지고, 계산과장에서의 효율성에도 문제가 발생하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이렇게 변수가 많은 데이터를 분석하기 위해 특징선택, 특징추출 등의 차원축소 기법이 자주 사용되고 있다. 희소주성성분분석은 벌점이 부여된 최소제곱법 중 하나로 엘라스틱넷 형태의 목적함수를 사용하여 유용하지 않은 주성분을 제거하고 각 주성분에서도 중요도가 큰 변수만 식별해내기 위해 활용되고 있다. 이 연구에서는 희소주성분분석을 이용하여 많은 변수를 가진 텍스트데이터를 소수의 변수만으로 요약하는 절차를 제안한다. 이러한 절차를 실제 데이터에 적용한 결과, 희소주성분분석을 이용하여 단어를 선택하는 과정을 통해 목표변수에 대한 정보를 이용하지 않고도 유용성이 낮은 단어를 제거하여 텍스트데이터의 분류 정확성은 유지하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 확인하였다. 특히 차원축소를 통해 고차원 데이터 분석에서 분류 정확도가 저하되는 KNN 분류기 등의 분류 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.
#elastic net #feature selection #regularization method #sparse principal component analysis #변수선택 #엘라스틱넷 #제약이 있는 회귀모형 #희소주성분분석

목차

Abstract
1. 서론
2. 희소주성분분석을 이용한 텍스트데이터의 단어 선택
3. 실제 데이터에의 적용
4. 결론 및 토의
References

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