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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강종경 (고려대학교) 전명식 (한국뉴욕주립대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제3호
발행연도
2021.6
수록면
401 - 410 (10page)

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판별분류분석에서 널리 이용되는 k-최근접 이웃 분류 방법은 고정된 이웃의 수만을 고려하여 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 자료의 국소적 구조를 고려하여 이웃의 개수를 선택하는 적응 최근접이웃방법이 개발된 바 있다. 고차원 자료의 분석에 있어서는 k-최근접 이웃 분류를 사용하기 전에 랜덤 투영 기법 등을 활용하여 차원 축소를 수행하는 것이 일반적이다. 이렇게 랜덤 투영시킨 다수의 분류 결과들을 면밀히 조합하여 투표를 통해 최종 할당을 하는 기법이 최근 개발된 바 있다. 본 연구에서는 고차원 자료에서의 분석을 위해 적응 최근접이웃방법과 랜덤 투영 앙상블 기법을 조합한 새로운 판별분류 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존에 개발된 방법에 비해 분류 정확성 측면에서 더 뛰어남을 모의실험 및 실제 사례 분석을 통해 확인하였다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 적응 최근접 이웃 분류
3. 랜덤 투영 앙상블 적응 최근접 분류
4. 모의실험 및 실제 자료 분석
5. 결론
References
요약

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