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한국지능정보시스템학회 지능정보연구 한국지능정보시스템학회논문지 제10권 제2호
발행연도
2004.11
수록면
133 - 144 (12page)

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단일 분류기보다 우수한 성능을 얻기 위해 다수의 분류기들을 결합하는 방법은 폭 넓게 이용되어 오고 있는 기술이다. 하나의 다중 분류기 시스템 (MCS) 를 구축하는 일은 두 가지 해결 해야 할 문제들을 가지고 있다. 하나는 다양한 기반-레벨의 분류기들을 어떤 방법으로 생성하느냐 하는 것이고, 다른 하나는 이들의 예측을 어떤 방법으로 결합하느냐 하는 것이다. 본 논문에 서는 기존의 다중 분류기 시스템들인 bagging, boosting, 그리고 Stacking 의 특정들을 살펴본 다음, 새로운 다중 분류기 시스템들인 staked bagging, stacked boosting, bagged stαcking, 그리고 boosted stacking 들을 제안한다. 이들은 기존의 다중 분류기 시스템들의 장점들을 결합한 일종의 하이브리드 다중 분류기 시스템들이다. 새로 제안한 다중 분류기 시스템들의 성능을 평가하기 위해, 본 논문에서는 UCI KDD 데이터 아카이브에서 제공되는 서로 다른 9 가지의 실세계 데이터 집합들을 이용하여 실험들을 전개하였다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 하이브리드 다중분류기 시스템들, 특히 bagged stacking 과 boosted stacking 이 기존의 다중 분류기 시스템들에 비해 우수한 성능을 보여 주었다.

목차

Abstract

1. Introduction

2. Multiple Classifier Systems

3. Hybrid Multiple Classifier Systems

4. Experiments

5. Conclusions

Reference

요약

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - / 1996 / Error Reduction through Learning Multiple Descriptions 24 (3) : 173 ~ 206 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1998 / UCI Repository of Machine Learning Databases, Irvine google schola [학술지(정기간행물)] - / 1999 / An Empirical Comparison of Voting Classification Algorithms 36 : 105 ~ 142 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1996 / Stacked Regressions 24 : 49 ~ 64 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1996 / Bagging Predictors 24 : 123 ~ 140 google schola

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