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확장 가능한 요소선택방법을 위한 분석적 접근

(주)코리아스칼라
최초 등록일
2017.01.04
최종 저작일
2006.06
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서지정보

ㆍ발행기관 : 한국산업경영시스템학회 ㆍ수록지정보 : 산업경영시스템학회지 / 29권 / 2호
ㆍ저자명 : 양재경, 이태한

한국어 초록

  본 연구에서 조합 최적화(Combinatorial Optimization) 이론에 바탕을 두고 있는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP) 방법을 이용한 최적화 기반 요소선택 방법(Feature Selection)을 제안한다. 이 새로운 방법은 좋은 요소 부분집합을 찾는 휴리스틱 탐색 절차를 채용하고 있으며 데이터의 인스턴스(Instances 또는 Records)의 무작위 추출(Random Sampling)을 이용하여 이 요소선택

참고 자료

없음

태그

#Data mining#Feature selection#Nested Partition#Optimization#sampling

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