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논문 기본 정보

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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제34권 제1호
발행연도
2007.1
수록면
11 - 17 (7page)

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패턴 분류에 많이 사용되는 기법 중의 하나인 메모리 기반 추론 알고리즘은 단순히 메모리에 저장된 학습패턴 또는 초월평면과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하기 때문에 테스트 패턴을 분류하는 기준을 설명할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 메모리 기반 학습 기법인 RPA를 기반으로 학습패턴들에 내재된 규칙성을 표현하는 IF-THEN 형태의 규칙을 생성하는 점진적 학습 알고리즘을 제안하였다. 하지만, RPA에 의해 생성된 규칙은 주어진 학습패턴 집합에만 충실히 학습되어 overfitting 현상을 보이게 되며, 또한 패턴 공간의 과도한 분할로 인하여 필요 이상으로 많은 개수의 규칙이 생성된다. 따라서, 본 논문에서는 생성된 규칙으로부터 불필요한 조건을 제거함으로써overfitting 현상을 해결함과 동시에 생성되는 규칙의 개수를 줄일 수 있는 점진적 규칙 추출 알고리즘을 제안하였으며, UCI Machine Learning Repository의 벤치마크 데이타를 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 입증하였다.
#규칙 생성 #Overfitting 문제 #점진적 학습 알고리즘 #Rule Extraction #Overfitting Problem #Incremental Learning Algorithm

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 점진적 규칙 추출 알고리즘(IREA: Incremental Rule Extraction Algorithm)
4. 분류 알고리즘
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - / 1995 / A Study of Distance-Based Machine Learning Algorithms google schola 2. [학술지(정기간행물)] - / 1999 / Data Mining google schola 3. [학술지(정기간행물)] - / 1988. / Knowledge Acquisition for Knowledge-Based Systems : 239 ~ 252 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - / 1986. / Induction of decision trees 1 (1) : 81 ~ 106 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - / 1993. / Programs for Machine Learning google schola

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