발간년도 : [2013]
| 논문정보 |
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| 논문명(한글) |
[8권 2호] 보상기법을 이용해 불완전한 데이터를 처리할 수 있는 분류기 |
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| 논문투고자 |
이종찬, 한기선 |
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| 논문내용 |
수치 데이터의 분류는 기계 학습에서 중요한 연구 주제이다. 그러나 특정 속성이 손실된 불완전한 데이터는 실세계 응용문제에 일반적이다. 이 문제를 풀기위해, FCM 군집화를 기반으로 하는 데이터 보상 기법이 불완전한 데이터를 추정하기 위해 사용한다. 이 접근 방법은 집락들의 중심 벡터를 계산하고 소속 확률을 결정한 다음, 최적의 해를 찾을 때까지 이 과정을 반복한다. 그리고 이 보상된 데이터를 분류하기 위한 알고리즘이 제안되고 이에 대한 뛰어난 성능을 보인다. 언제나 분류 문제는 두 과정으로 나누어질 수 있는데, 학습 과정과 테스트 과정이다. 분류 문제에서 불완전한 데이터를 취급하는 많은 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 대부분은 학습과정 중에 불완전한 데이터의 처리에만 초점을 맞추고 있다. 따라서 분류 과정 중에 나타나는 불완전한 값을 위해서는 대부분의 현 접근법의 알고리즘들이 처리하지 못한다. 학습과 분류 과정 모두에서 불완전한 데이터를 해결하기 위한 방법은 중요하며 실생활 문제에 적용하기 위해서는 필요하다. |
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| 첨부논문 |
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