정보이론을 이용한 K-최근접 이웃 알고리즘에서의 속성 가중치 계산

이창환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이창환

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제32권 제9호

발행연도: 2005.9

수록면: 920 - 926 (7page)

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최근접 이웃(k nearest neighbor) 알고리즘은 새로운 개체의 목표값을 예측하기 위하여 과거의 유사한 데이타를 이용하여 그 값을 예측하는 것이다. 이 방법은 기계학습의 여러 분야에서 그 유용성을 검증받아 널리 사용되고 있다. 이러한 kNN 알고리즘에서 목표값을 예측할 때 각 속성의 가중치를 동일하게 고려하는 것은 좋은 성능을 보장할 수 없으며 따라서 kNN에서 각 속성에 대한 가중치를 적절히 계산하는 것은 kNN 알고리즘의 성능을 결정하는 중요한 요소중의 하나이다. 본 논문에서는 정보이론을 이용하여 kNN 에서의 속성의 가중치를 효과적으로 계산하는 새로운 방법을 제시하고자한다. 제안된 방법은 각 속성이 목표 속성에 제공하는 정보의 양에 따라 가중치를 자동으로 계산하여 kNN 방법의 성능을 향상시킨다. 개발된 알고리즘은 다수의 실험 데이타를 이용하여 그 성능을 비교하였다.

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[학술지(정기간행물)] - / 1993. / Programs for Machine Learning

[학술지(정기간행물)] - / 1999. / Neural Networks: A Comprehensive Foundation

[학술지(정기간행물)] - / 1967. / Nearest Neighbor Pattern Classification

[학술지(정기간행물)] - / 1992. / Selecting typical instances in instance- based learning Proceedings of the Ninth Int. Machine Learning Conference : 470 ~ 479

[학술지(정기간행물)] - / 1994. / Efficient Storage of Instances Proc. of the Seventh Int. Conf. on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert systems

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이창환

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논문수 56 이용수 10,157

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