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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정지은 (부산대학교) 최용석 (부산대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제37권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
455 - 465 (11page)

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불균형 자료 문제에 대한 해결책으로 SMOTE (synthetic minority over-sampling technique)가 가장 많이 사용되고 있다. SMOTE는 유클리드 거리를 기반으로 가장 가까운 이웃을 선택한다. 그러나 유클리드 거리의 단점 중 하나는 변수들 간의 상관관계를 고려하지 않는다는 것이다. 이에 대한 대안으로 변수 간의 공분산을 고려하는 마할라노비스 거리가 제안되었다. 그러나 이상치가 존재하는 경우, 대개 마할라노비스 거리를 계산하는데 영향을 미친다. 이 문제를 해결하기 위해 최소 공분산 행렬 MCD (minimum covariance determinant)를 사용하여 공분산 행렬을 추정하여 마할라노비스 거리를 사용한다. 이후 MCD를 활용한 마할라노비스 거리를 SMOTE에 적용하여 새로운 관측치를 생성한다. 대부분의 경우 이 방법이 불균형 자료를 분류하는 데 높은 성능 지표를 제공함을 보여주었다.
#imbalnaced data #Mahalanobis distance #MCD #SMOTE #불균형 자료 #마할라노비스 거리

목차

Abstract
1. 서론
2. 자료구조 및 분석기법
3. 연구방법
4. 연구결과
5. 결론
References
요약

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