혼합 데이터 마이닝 기법인 불일치 패턴 모델의 특성 연구

허준; 김종우

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자료유형: 학술저널

저자정보: 허준 김종우

저널정보: 한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.15, No.1

발행연도: 2008.3

수록면: 225 - 242 (18page)

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PM (Inconsistency Pattern Modeling) is a hybrid supervised learning technique using the inconsistence pattern of input variables in mining data sets. The IPM tries to improve prediction accuracy by combining more than two different supervised learning methods. The previous related studies have shown that the IPM was superior to the single usage of an existing supervised learning methods such as neural networks, decision tree induction, logistic regression and so on, and it was also superior to the existing combined model methods such as Bagging, Boosting, and Stacking.
The objectives of this paper is explore the characteristics of the IPM. To understand characteristics of the IPM, three experiments were performed. In these experiments, there are high performance improvements when the prediction inconsistency ratio between two different supervised learning techniques is high and the distance among supervised learning methods on MDS (Multi-Dimensional Scaling) map is long.

#Inconsistency Pattern Model #Supervised Learning #Data Mining #Hybrid Model #Combined Model

참고문헌 (39)

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1. [학술지(정기간행물)] - 강문식 / 2002 / 데이터 마이닝을 위한 경쟁학습모델과 BP알고리즘을 결합한 하이브리드형 신경망 / Journal of Information Technology Applications & Management 9 (2) : 1 ~ 16

2. [학술대회논문] - 김진성 / 2003 / 연관규칙과 퍼지 인공신경망에 기 반한 하이브리드 데이터 마이닝 메커니즘 에 대한 연구 / 한국경영과학회/대한산업공학회 2003 춘계 공동학술대회논문집 : 884 ~ 888

3. [학술지(정기간행물)] - 이군희 / 1998 / 모형평가와 앙상블을 이용한 데이터 마이닝에 관한 연구 / 서강경영논총 9 : 293 ~ 306

4. [학술지(정기간행물)] - 이극노 / 2003 / 이동통신고객 분류를 위한 의사결정나무(C4.5)와 신경망 결합 알고리즘에 관한 연구 / 지능정보연구 9 (1) : 139 ~ 155

5. [학술대회논문] - 이재식 / 2000 / 입력자료 판별에 의한 데이터 마이닝 성능개선 / 한국지능정보학회 학술대회 : 293 ~ 303

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