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이 논문은 프로토타입 선택 방법을 제안하고, 편의-분산 분해를 이용하여 최근접 이웃 알고리즘과 프로토타입 기반 분류학습의 일반화 성능 비교 평가에 있다. 제안하는 프로토타입 분류기는 클래스 영역 내에서 가변 반지름을 이용한 다차원 구를 정의하고, 적은 수의 프로토타입으로 구성된 새로운 훈련 데이터 집합을 생성한다. 최근접 이웃 분류기는 새 훈련 집합을 이용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 평균 기대 오류의 편의와 분산 요소를 분해하여 최근접 이웃 규칙, 베이지안 분류기, 고정 반지름을 이용한 프로토타입 선택 방법, 제안하는 프로토타입 선택 방법의 일반화 성능을 비교한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 분류기의 편의-분산 변화 추세는 모든 훈련 데이터를 사용하는 최근접 이웃 알고리즘과 비슷한 편의-분산 추세를 보였으며, 프로토타입 선택 비율은 전체 데이터의 평균 약 27.0% 이하로 나타났다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 편의-분산 분석
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
[단행본] - X. Wu / 2009 / The top ten algorithms in data mining / CRC Press
[단행본] - T. Hastie / 2001 / Inference, and Prediction / Springer Series in Statistics
[학술지(정기간행물)] - J. Arturo Olvera-Lopez / 2010 / A review of instance selection methods / Artif. Intell. Rev 34 (2) : 133 ~ 143
[단행본] - P. Flach / 2012 / Machine Learning, The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data / Cambridge University Press
[학술대회논문] - R. Kohavi / 1996 / Bias Plus Variance Decomposition for Zero-One Loss Functions / Proceedings of the Thirteenth International Conference on Machine Learning : 275 ~ 283
[단행본] - T. Hastie / 2001 / Inference, and Prediction / Springer Series in Statistics
[학술지(정기간행물)] - J. Arturo Olvera-Lopez / 2010 / A review of instance selection methods / Artif. Intell. Rev 34 (2) : 133 ~ 143
[단행본] - P. Flach / 2012 / Machine Learning, The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data / Cambridge University Press
[학술대회논문] - R. Kohavi / 1996 / Bias Plus Variance Decomposition for Zero-One Loss Functions / Proceedings of the Thirteenth International Conference on Machine Learning : 275 ~ 283
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