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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2009.4
- 수록면
- 191 - 196 (6page)
이용수
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본 논문에서는 BPSO(Binary Particle Swarm Optimization)방법과 상호정보량을 이용한 속성선택기법을 제안한다. 제안된 방법은 상호정보량을 이용한 후보속성부분집합을 선택하는 단계와 BPSO를 이용한 최적의 속성부분집합을 선택하는 단계로 구성되어 있다. 후보속성부분집합 선택 단계에서는 독립적으로 속성들의 상호정보량을 평가하여 순위별로 설정된 수 만큼 후보속성들을 선택한다. 최적속성부분집합 선택 단계에서는 BPSO를 이용하여 후보속성부분집합에서 최적의 속성부분집합을 탐색한다. BPSO의 목적함수는 분류기의 정확도와 선택된 속성 수를 포함하는 다중목적함수(Multi-Object Function)을 이용하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 유전자 데이터를 사용하였으며, 실험결과 기존의 방법들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 상호정보량과 PSO
3. 제안된 속성선택 기법
4. 시뮬레이션 및 결과 고찰
5. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (11)
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1. [학술지(정기간행물)] - H. Liu / 2005 / Toward Integrating Feature Selection Algorthms for Classification and Clustering / IEEE Trans. Knowledge and Data Engineering 17 (4) : 491 ~ 502
2. [학술지(정기간행물)] - H. Almuallim / 1994 / Learning with Many Irrelevant Features / Proc. Ninth Nat'l conf. Artificial Intellignece 69 (1) : 279 ~ 305
3. [학술지(정기간행물)] - H. Peng / 2005 / Feature Selection Based on Mutual Information: Criteria of Max-Dependency, Max-Relevance, and Min-Redundancy / IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence 27 (8) : 1226 ~ 1238
4. [학술대회논문] - M.A. Hall / 2000 / Correlation-based Feature Selection for Discrete and Numeric Class Machine Learning / Proc. 17th Int'l conf. Machine Learning : 359 ~ 366
5. [단행본] - H. Liu / 1998 / Feature Selection for Knowledge Discovery and Data Mining / Kluwer Academic
2. [학술지(정기간행물)] - H. Almuallim / 1994 / Learning with Many Irrelevant Features / Proc. Ninth Nat'l conf. Artificial Intellignece 69 (1) : 279 ~ 305
3. [학술지(정기간행물)] - H. Peng / 2005 / Feature Selection Based on Mutual Information: Criteria of Max-Dependency, Max-Relevance, and Min-Redundancy / IEEE Trans.Pattern Analysis and Machine Intelligence 27 (8) : 1226 ~ 1238
4. [학술대회논문] - M.A. Hall / 2000 / Correlation-based Feature Selection for Discrete and Numeric Class Machine Learning / Proc. 17th Int'l conf. Machine Learning : 359 ~ 366
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