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Tae il Kwon (빅썬시스템즈) Dingkun Li Hyun Woo Park Kwang Sun Ryu (충북대학교) Eui Tak Kim (충북대학교) Minghao Piao (충북대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제4호
발행연도
2018.4
수록면
739 - 747 (9page)

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고차원 데이터에서는 데이터마이닝 기법 중에서 특징 선택은 매우 중요한 과정이 되었다. 그러나 전통적인 단일 특징 선택방법은 더 이상 효율적인 특징선택 기법으로 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서 우리는 고차원 데이터에 대한 효율적인 특징선택을 위하여 혼합형 특징선택 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 KNHANES 데이터에 제안한 혼합형 특징선택기법을 적용하여 분류한 결과 기존의 분류기법을 적용한 모델보다 5% 이상의 정확도가 향상되었다.
#특징 선택 #고차원 데이터 #하이브리드 특징 선택 모델 #데이터 마이닝 #병렬 컴퓨팅 #feature selection #high dimensional data #hybrid feature selection model #data mining #parallel computing

목차

[요약]
[Abstract]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Previous Techniques
Ⅲ. Proposed Method
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion and future work
References

참고문헌 (33)

참고문헌 신청
[단행본] - K. Eamonn / 2017 / Curse of dimensionality, Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining / Springer : 314 ~ 315 google schola [학술지(정기간행물)] - S. Bharat / 2014 / A feature subset selection technique for high dimensional data using symmetric uncertainty / Journal of Data Analysis and Information Processing 2 (04) : 95 ~ Crossref [학술지(정기간행물)] - G. Isabelle / 2003 / An introduction to variable and feature selection / Journal of machine learning research 3 : 1157 ~ 1182 google schola [기타자료] - Q. Gu / 2012 / Generalized fisher score for feature selection google schola [학술지(정기간행물)] - H. H. Hsu / 2011 / Hybrid feature selection by combining filters and wrappers / Expert Systems with Applications 38 (7) : 8144 ~ 8150 Crossref

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