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논문 기본 정보

자료유형
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저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제14권 제4호
발행연도
2008.6
수록면
451 - 455 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

k-최근접 템플릿기반 다중 분류기 결합방법
민준기 ,  조성배 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 2008.06 학술저널

2007

κ-최근접 템플릿기반 다중 분류기 결합방법
민준기 ,  조성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2007.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 다중 분류기를 효과적으로 결합하기 위하여 k-최근접 템플릿방법을 제안한다. 이는 하나의 클래스를 여러개의 템플릿으로 모델링하기 위하여 분류기의 출력값을 기반으로 각 클래별 학습 샘플들을 여러개의 하위 클래스로 분해하고, 각 하위클래스별 분류기 출력값의 평균을 계산하여 지역화된 템플릿을 생성한다. 그 뒤 평가샘플과 각 템플릿간의 거리를 계산하고, k개의 최근접 템플릿들 중 가장 많은 비율을 차지하는 클래스로 평가샘플을 분류한다. 본 논문에서는 클래스 분해를 위해 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하였으며, k값은 주어진 데이타 셋의 클래스 내 밀집도와 클래스 간 분리도에 따라 자동으로 결정하였다. 제안하는 방법은 각 클래스별로 여러 개의 모델을 사용하며, 이들 중 가장 유사한 하나의 모델과 매칭하는 대신 k개의 모델을 참조하기 때문에 안정적이고 높은 분류성능을 획득할 수 있다. 본 논문에서는 UCI와 ELENA데이타베이스를 이용한 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 결합 방법들에 비해 우수한 분류성능을 보임을 확인하였다.
#분류기 결합 #지역화된 템플릿 #C-Means 클러스터링 #Classifier Fusion #Localized Template #C-Means Clustering

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. k-최근접 템플릿기반 분류기 결합
4. 실험 및 결과
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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이한수 ,  김성신 한국정보통신학회논문지 2016 .06

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