랜덤 투영 앙상블 기법을 활용한 적응 최근접 이웃 판별분류기법

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...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Ŭngyong tʻonggye yŏnʼgu 2021-06, Vol.34 (3), p.387
Hauptverfasser:	강종경, Jongkyeong Kang, 전명식, Myoungshic Jhun
Format:	Artikel
Sprache:	kor
Schlagworte:	adaptive nearest neighbor classification high-dimensional data K-nearest neighbor random projection 고차원 자료 랜덤 투영 적응 이웃 분류 최근접 이웃 분류 판별분류분석
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