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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.1
- 수록면
- 13 - 19 (7page)
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The instance-based learning is a machine learning technique that has proven to be successful over a wide range of classification problems. Despite its high classification accuracy, however, it has a relatively high storage requirement and because it must search through all instances to classify unseen cases, it is slow to perform classification. In this paper, we have presented a new data reduction method for instance-based learning that integrates the strength of instance partitioning and attribute selection. Experimental results show that reducing the amount of data for instance-based learning reduces data storage requirements, lowers computational costs, minimizes noise, and can facilitates a more rapid search.
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/ / UCI Repository of Machine Learning Databases Department of Information and ComputerScience. Internet
/ 1995 / Learning prototypical concept description : 158 ~ 166
/ 1997 / Symbolic nearest mean classifier : 82 ~ 87
/ 2001 / Data Mining: Concepts and Techniques
/ 2002 / Learning good prototypes for classification using filtering and abstraction of instances 35 : 1491 ~ 1506
/ 1995 / Learning prototypical concept description : 158 ~ 166
/ 1997 / Symbolic nearest mean classifier : 82 ~ 87
/ 2001 / Data Mining: Concepts and Techniques
/ 2002 / Learning good prototypes for classification using filtering and abstraction of instances 35 : 1491 ~ 1506
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