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커널기반의 퍼지 K-Nearest Neighbor 알고리즘
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 최병인 | - |
| dc.contributor.author | 이정훈 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-06-23T23:02:14Z | - |
| dc.date.available | 2021-06-23T23:02:14Z | - |
| dc.date.issued | 2005-11 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/erica/handle/2021.sw.erica/45609 | - |
| dc.description.abstract | 커널 함수는 데이터를 high dimension 상의 속성 공간으로 mapping함으로써 복잡한 분포를 가지는 데이터에 대하여 기존의 선형 분류 알고리즘들의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 유클리디안 거리측정방법 대신에 커널 함수에 의한 속성 공간의 거리측정방법을 fuzzy K-nearest neighbor 알고리즘에 적용한 fuzzy kernel K-nearest neighbor(FKKNN) 알고리즘을 제안한다. 제시한 알고리즘은 데이터에 대한 적절한 커널 함수의 선택으로 기존 알고리즘의 성능을 향상 시킬 수 있다. 제시한 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 여러 데이터 집합에 대한 실험결과를 분석한다. | - |
| dc.format.extent | 4 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국지능시스템학회 | - |
| dc.title | 커널기반의 퍼지 K-Nearest Neighbor 알고리즘 | - |
| dc.title.alternative | Fuzzy K-Nearest Neighbor Algorithm based on Kernel Method | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 한국퍼지 및 지능 시스템 학회 2005년 추계 학술대회 논문집, v.15, no.2, pp 267 - 270 | - |
| dc.citation.title | 한국퍼지 및 지능 시스템 학회 2005년 추계 학술대회 논문집 | - |
| dc.citation.volume | 15 | - |
| dc.citation.number | 2 | - |
| dc.citation.startPage | 267 | - |
| dc.citation.endPage | 270 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.subject.keywordAuthor | kernel method | - |
| dc.subject.keywordAuthor | fuzzy K-nearest neighbor | - |
| dc.subject.keywordAuthor | kernel function | - |
| dc.subject.keywordAuthor | nonlinear classification | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE01037576 | - |
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- ERICA 공학대학 (SCHOOL OF ELECTRICAL ENGINEERING)