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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.8
- 수록면
- 287 - 293 (7page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2021.22.8.287
이용수
초록· 키워드
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다수의 변수가 존재하는 데이터 분석을 수행하는 경우 중요성이 낮거나 타 변수와 중복되어 불필요한 정보를 제공하는 변수들을 제거함으로써 구축된 데이터 모델의 성능을 향상시킬 수 있다. 이러한 특성 선택 (feature selection)은 과거부터 여러 다양한 목적과 많은 실제 문제에서 활발히 사용되고 있는데 그중에서도 특히 데이터에 기반한 클래스의 분류 (classification) 문제에서는 특성 선택 사용 시 집단 또는 클래스 간 구별력이 높아지는 장점이 있다. 본 연구에서는 서포트 벡터 머신 (support vector machine, 이하 SVM)에 기반한 특성 선택 기법과 전처리 필터링을 결합한 분류 체계를 제안하였다. 특성 선택을 수행하기 이전에 전처리 과정으로서 데이터의 필터링을 진행하였으며 분류성능을 높이는 데 필수적이며 기여도가 큰 특성들만을 추출하여 이를 모델 데이터로 구성하였다. 분류 체계의 성능을 검증하기 위하여 사례 연구로서 3개의 데이터 세트에 대하여 SVM에 기반한 두 종류의 특성 선택 방법의 분류 정확도를 비교하였다. 그 결과 사용된 3개 데이터 세트 모두에서 제안된 분류 체계의 성능이 기존 방법 대비 향상되었으며 가우시안 커널 함수를 사용하였을 때 상대적으로 높은 정확도를 보여주었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 방법론
3. 사례 및 결과
4. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
K. Tidriri, N. Chatti, S. Verron, T. Tiplica, “Bridging data-driven and model-based approaches for process fault diagnosis and health monitoring: A review of researches and future challenges”, Annual Reviews in Control , Vol.42, pp.63-81, 2016. DOI:https://doi.org/10.1016/j.arcontrol.2016.09.008
B. Schölkopf, A. J. Smola, K. Müller, “Nonlinear component analysis as a kernel eigenvalue problem”, Neural Computation , Vol.10, pp.1299-1319, 1998. DOI:https://doi.org/10.1162/089976698300017467
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D. M. J. Tax and R. P. W. Duin, “Support vector data description”, Machine Learning , Vol.54, pp.45-66, 2004. DOI: https://doi.org/10.1023/B:MACH.0000008084.60811.49
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