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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이종찬 (청운대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제25권 제10호
발행연도
2024.10
수록면
2,879 - 2,887 (9page)
DOI
10.9728/dcs.2024.25.10.2879

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본 논문은 앙상블을 기반으로 하는 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘이 약한 분류기에서 강한 분류기로 점진적으로 학습되는 과정에 대해 살펴본다. 이 과정에서 가장 중요한 부분은 약한 분류기를 구성하는 부분이다. 이에 대해 본 논문은 일반적으로 널리 사용되는 CART 알고리즘과 함께, 분류와 회귀 분야에서 오랫동안 사용되어왔던 LDA 알고리즘을 가지고 결정트리를 구성하는 방법을 알아본다. 그리고 이들 2가지 결정트리를 에이다부스트의 모델에 적용하고 학습 데이터를 이 모델에 입력하여 결과를 알아 보았다. 그리고 LDA의 성능이 기존의 CART 접근 방식보다 다소 개선된 것을 확인하였다. 이러한 결과는 학습 과정에서 결정 트리의 각 노드는 분류면을 나타내는데, CART는 속성 축에 직교하는 분류면을 형성하는 반면 LDA는 속성 축과 관련 없이 임의의 각도를 가지는 분류면을 형성한다는 점, 즉 노드 구조의 차이 때문으로 해석된다.
#앙상블 알고리즘 #에이다부스트 #결정트리 #CART(분류 및 회귀 트리) #선형 판별 분석 #Ensemble Algorithm #AdaBoost #Decision Tree #Classification and Regression Tree (CART) #Linear Discriminant Analysis (LDA)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
Ⅲ. CART와 LDA 결정트리를 약한 학습기로 사용하는 에이다부스트
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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