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결정 트리는 실세계에서 얻어지는 많은 사례들로부터 분류 정보를 얻기 위해 사용되는 유용한 방법중의 하나이다. 분류를 목적으로 사용되는 사례, 즉 데이터들은 실제 현장에서 얻어지기 때문에 관측오류, 불확실성, 주관적인 판단 등의 원인으로 참 값이 아닌 근사 값으로써 기술되는 경우가 많으며, 이러한 잠재적 오류로 인해 잘못된 결정 트리가 생성될 수 있다. 한편, 트리를 생성하는 각각의 과정에서 하나의 특징 값만을 고려하 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 공간 변환과 소속 함수 정의

3. 퍼지 혼잡 측도

4. 제안된 퍼지 결정 트리 생성

5. 분류를 위한 추론

6. 결론

참고문헌

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