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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제18권 제1호
발행연도
2008.2
수록면
41 - 47 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2008

상호 노드 정보를 이용한 클러스터 기반 퍼지 모델트리
박진일 ,  이대종 ,  김용삼 외 2명 한국지능시스템학회 논문지 2008.02 학술저널

2007

상호 노드 정보를 이용한 클러스터 기반 퍼지 모델트리
박진일 ,  이대종 ,  김용삼 외 1명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2007.11 학술대회자료

초록· 키워드

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클러스터 기반 퍼지 모델트리에서 훈련 데이터의 과잉 적응은 검증데이터의 성능을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 본 논문에서는 상호 노드간의 정보를 고려하는 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 우선 입력과 출력변수의 속성을 고려한 퍼지 클러스터링에 의해 중심벡터를 계산한 후, 중심벡터들과 입력 속성간의 소속도를 이용하여 구간 분할된 영역별로 각각의 선형모델을 구축한다. 예측 단계에서는 입력된 데이터가 잎노드에 도달하기까지 경유하게 되는 노드들의 중심벡터들과 입력 데이터간의 거리값에 따른 소속도를 계산한 후 최종적으로 각 노드의 선형모델들과 계산된 소속도를 이용하여 출력값을 예측하게 된다. 제안된 방법의 우수성을 보이기 위해 다양한 벤치마크 데이터를 대상을 실험한 결과, 기존의 클러스터 기반 퍼지 모델트리보다 향상된 성능을 보임을 알 수 있었다.
#데이터 모델링 #데이터 예측 #퍼지 클러스터링 #퍼지 모델트리 #Data Modeling #Data Prediction #Fuzzy Clustering #Fuzzy Model Tree

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 상호 노드 정보를 이용한 클러스터 기반 퍼지 모델트리
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - Donato Malerbe / 2001 / Stepwise Indcution of Model Trees / LNAI 1275 : 20 ~ 32 google schola 2. [학술대회논문] - Quinlan J.R. / 1992 / Learning with continuous classes / Proceedings AI'92 : 343 ~ 348 google schola 3. [학술대회논문] - Karalic A / 1992 / Linear regression in regression tree leaves / Proceedings of ISSEK'92 google schola 4. [학술대회논문] - Wang Y. / 1997 / Inducing Model Trees for Continuous Classes / Poster Paper of the 9th European Conference on Machine Learning (ECML 97) : 128 ~ 137 google schola 5. [학술대회논문] - Lanubile A. / 1997 / Induction of regression trees with Regtree / Book of Short Paper on Classification and Data Analysis : 253 ~ 260 google schola

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