2005년 춘계 학술대회
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| 한글제목(Korean Title) |
kNN 알고리즘에서의 속성 가중치 자동계산 방법 |
| 영문제목(English Title) |
an Automatic Calculation Method of Feature Weights in k Nearest Neighbor Algorithms |
| 저자(Author) |
이강일
이창환
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 12 NO. 01 PP. 0423 ~ 0426 (2005. 05) |
한글내용
(Korean Abstract) |
기억기반학습의 일종인 최근접 이웃(k nearest neighbor) 알고리즘은 과거의 데이터들 중에서 새로운 개체와 유사한 데이터들을 이용해서 새로운 개체의 목적 값을 예측하는 것이다. 이 경우 속성의 가중치를 계산하는 방식은 kNN의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다. 본 논문에서는 기존의 다른 이론들과 달리 정보이론에서 사용되는 엔트로피 개념을 이용해서 속성의 가중치를 이론적이고, 효과적으로 계산하는 새로운 방법을 제시하고자한다. 제안된 방법은 각 속성이 목적속성에 제공하는 정보의 양에 따라 가중치를 자동으로 계산하여 kNN의 성능을 향상시킨다. 마지막으로 이러한 방식의 성능을 다수의 실험을 통해 비교하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
kNN 알고리즘
속성 가중치 자동계산 방법
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