2019년 추계학술대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
머신러닝 기반 최근접 이웃 분류 알고리즘을 이용한 데이터 마이닝 |
| 영문제목(English Title) |
Data Mining for the k-Nearest Neighbors Classification Algorithm Based on a Machine Learning |
| 저자(Author) |
남수태
신성윤
진찬용
Soo-tai Nam1
Seong-yoon Shin
Chan-yong Jin
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 23 NO. 02 PP. 0279 ~ 0282 (2019. 10) |
한글내용
(Korean Abstract) |
기계학습이란 데이터를 기반으로 한 컴퓨터를 학습시켜 컴퓨터 스스로 데이터의 경향성을 파악하게 하여 새로운 입력 데이터의 출력을 예측하도록 하는 알고리즘이다. 기계학습은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있다. 지도학습은 데이터에 대한 레이블이 주어진 상태로 기계를 학습시키는 방법이다. 즉, 데이터 및 레이블의 쌍을 통해 해당 시스템의 함수를 추론하는 방법으로 새로운 입력 데이터에 대해서 추론한 함수를 이용하여 결과를 예측한다. 그리고 예측하는 결과 값이 연속 값이면 회귀분석, 예측하는 결과 값이 이산 값이면 분류로 사용된다. 선행연구를 바탕으로, 공개 아이리스 데이터 셋을 통해 알고리즘을 검증하고자 한다. 또한 검증된 알고리즘을 바탕으로 새로운 데이터 셋을 이용하여 알고리즘의 예측력을 확인하고자 한다. |
영문내용
(English Abstract) |
Machine learning is an algorithm which learns a computer based on the data so that the computer can identify the trend of the data and predict the output of new input data. Machine learning can be classified into supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Supervised learning is a way of learning a machine with given label of data. In other words, a method of inferring a function of the system through a pair of data and a label is used to predict a result using a function inferred about new input data. If the predicted value is continuous, regression analysis is used. If the predicted value is discrete, it is used as a classification. Based on previous research, we attempt to verify the algorithm through an open iris data set. Also, we will verify the predictive power of the algorithm using the new data set based on the verified algorithm. |
| 키워드(Keyword) |
Classification
Data mining
Machine learning
Regression analysis
Supervised learning
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