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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제11권 제1호
발행연도
2006.3
수록면
11 - 18 (8page)

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LAD(Logical Analysis of Data)는 Boolean-logic에 기반을 둔 데이터 마이닝 방법론이다. LAD에 의한 데이터 분석 시 중요한 과정은 데이터 집합에 숨겨진 구조적 정보를 패턴의 형식으로 발견해내는 패턴 생성 단계이다. 기존의 패턴 생성 방법은 열거법에 기반을 두고 있어 높은 차수의 패턴을 생성하는 것은 실질적으로 불가능하였다. 본 논문에서는 최적화에 기반을 둔 패턴 생성 방법론을 제안하고 혼합 정수선형 모형과 SCP(Set Covering Problem)의 두 가지 모형을 제안한다. 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 데이터 집합에 대해 제안된 패턴 생성 방법을 이용한 분석 실험을 통하여 기존의 패턴 생성 방법으로는 생성될 수 없는 패턴을 쉽게 생성하는 효율성을 입증하였다.
#기계학습(Machine Learning) #데이터 마이닝(Data Mining) #분류(Classification) #최적화(Optimization)

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 LAD의 패턴 생성 방법
Ⅲ. 최적화에 기반을 둔 패턴 생성 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (4)

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[학술지(정기간행물)] - / 1997 / Logical Analysis of Numerical Data : 163 ~ 190 google schola [학술지(정기간행물)] - / 2000 / An Implementation of Logical Analysis of Data : 292 ~ 306 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1988. / ause -Effect Relationships and Partially Defined Boolean Functions 16 : 299 ~ 326 google schola [학술지(정기간행물)] - / 1994 / Uci repository of machine learning databases: Readable data repository google schola

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