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패턴 인식 분야에서 트리 분류기(tree classifier)는 복잡하고 고차원인 특징 공간내의 패턴 클래스들의 인식에 적합하다. 이는 복잡하고 전역적인 과정을 여러 단계의 단순하고 지역적인 과정으로 나눔으로써, 빠른 시간내에 입력 패턴의 결정을 가능케 할 수 있다. 그러나, 일반적으로 트리 분류기는 “중첩(overlap)”과 “오류 누적”의 문제점이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 중첩을 명시적으로 허용하는 군집화 알고리즘과 이를 이용한 트리 분류기의 설계에 대해 논하고, 군집 경계에 근거한 탐색 알고리즘을 제시함으로써, 중첩과 오류 누적에 대한 대안을 제시한다. 마지막으로 본 논문에서 제시한 트리 분류기를 이용하여 문자 인식을 수행한 실험 결과에 대해 논한다.

목차

요약

1. 서론

2. 군집화에 의한 트리 분류기

3. 결정 트리의 탐색

4. 실험

5. 결론

참고문헌

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