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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제25권 제4호
발행연도
1998.4
수록면
655 - 665 (11page)

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분류는 데이타베이스 마이닝 분야에 있어서 주요 연구분야중 하나로 그 목적은 과거에 알고 있는 데이타베이스(DB) 정보로부터 새로운 DB 투플을 분류해낼 수 있는 분류 규칙을 생성해 내는 것이다. 이러한 분류 규칙을 생성해내는 방법으로써 가장 많이 사용되는 것이 트리분류기이다. 그러나 대부분의 기존 트리분류기는 통계적 처리에 근거하고 있으며 DB 지식을 전혀 이용하지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 데이타베이스에 내재된 지식 즉, 인스턴스간(interinstance) 지식, 필드간(interfield) 지식, 및 데이타 사전(data dictionary) 지식 등을 이용하는 지식기반 트리분류기인 KTC를 제안하였다. 또한 이를 구현하여 지식을 이용하는 KTC가 기존의 트리분류기의 근간을 이루는 ID3보다 더 간단하며 효과적인 트리분류기임을 보였다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 트리분류기와 지식발견

3. 데이타베이스 지식을 이용한 트리분류기 : KTC

4. 구현결과

5. 결론

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