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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤정훈 (중앙대학교) 이재성 (중앙대학교) 김대원 (중앙대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제40권 제3호
발행연도
2013.3
수록면
133 - 140 (8page)

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최근 하나 이상의 클래스 레이블을 가지는 데이터에 대한 클래스 분류 기법들이 연구되고 있다. 그 중 몇몇 연구들에서 다중 레이블 분류의 성능을 높이기 위해 특징 선별 기법을 사용했다. 그러나 다중 레이블 데이터의 복잡성으로 인해 기존의 특징 선별 기법을 적용하는 것은 성능 향상에 한계가 있다. 본 논문은 다목적 최적화 알고리즘인 NSGA-II를 다중 레이블 특징 선별 문제에 활용했다. 또한 본 논문에서는 특징 선별 문제에 적합한 유전자 조작 기법을 제안하여 NSGA-II에 적용했다. 그리고 실제 다중 레이블 데이터 셋에서 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 기존 유전자 알고리즘을 사용한 특징 선별 기법보다 더 좋은 성능을 가지는 것을 보인다.
#다중 레이블 분류 #특징 선별 기법 #다목적 유전자 알고리즘 #multi-label classification #feature selection #NSGA-II

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 제안하는 알고리즘
4. 실험 및 분석
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
1. [단행본] - G. Tsoumakas. / 2010 / Mining multi-label data, In Data Minning and Knowledge Discovery Handbook : 667 ~ 685 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - M. -L. Zhang. / 2009 / Feature selection for multi-label naive bayes classification / Information Sciences 179 : 3218 ~ 3229 google schola 3. [학술대회논문] - J. Read. / 2008 / Multi-label classification using ensembles of pruned sets / Proceedings of 8th IEEE International Conference on Data Mining : 995 ~ 1000 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - M. Dash. / 1997 / Feature selection for classification / Intelligent Data Analysis 1 (3) : 131 ~ 156 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - S. Maldonado. / 2011 / Simultaneous feature selection and classification using kernel-penalized support vector machines / Information Sciences 181 : 115 ~ 128 google schola

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