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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2004.3
- 수록면
- 87 - 94 (8page)
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특정 집합 선택은 학습 알고리즘의 전처리 과정으로 사용되기도 한다. 수집된 자료가 문제와 관련이 없다거나 중복된 정보를 갖고 있는 경우, 이를 학습 모델생성 이전에 제거함으로써 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 탐색 공간을 감소시킬 수 있으며 저장 공간도 줄일 수 있다. 본 논문에서는 특정 집합의 추출과 추출된 특정 집합의 성능 평가를 위하여 엔트로피를 기반으로 한 휴리스틱 함수를 사용하는 새로운 특징 선택 알고리즘을 제안하였다. 탐색 방법으로는 ACS 알고리즘을 이용하였다. 그 결과 학습에 사용될 특징의 차원을 감소시킴으로써 학습 모델의 크기와 불필요한 계산 시간을 감소시킬 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구배경
3. 제안된 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌
저자소개
참고문헌 (11)
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[학술지(정기간행물)] - Ph. D diss. Hamilton / / M. A. Hall. Correlation-based Feature Selection for Machine Learning Department of Computer Science.
[학술지(정기간행물)] - G. H. John / 1994 / In Proc. of 11th Int'l Conf. On Machine Learning
[학술지(정기간행물)] - K. kira / 1992. / Traditional methods and a new algorithm. In 10th National Conference on Artificial Intelligence p 129-134. MIT Press
[학술지(정기간행물)] - D. Opitz / 1999. / Feature selection for ensemble : 379 ~ 384
[학술지(정기간행물)] - Y-S Kim, / 2002. / Meta-Evolutionary Ensembles : 2791 ~ 2796
[학술지(정기간행물)] - G. H. John / 1994 / In Proc. of 11th Int'l Conf. On Machine Learning
[학술지(정기간행물)] - K. kira / 1992. / Traditional methods and a new algorithm. In 10th National Conference on Artificial Intelligence p 129-134. MIT Press
[학술지(정기간행물)] - D. Opitz / 1999. / Feature selection for ensemble : 379 ~ 384
[학술지(정기간행물)] - Y-S Kim, / 2002. / Meta-Evolutionary Ensembles : 2791 ~ 2796
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