가우시안 기반 Hyper-Rectangle 생성을 이용한 효율적 단일 분류기
* 본 문서는 배포용으로 복사 및 편집이 불가합니다.
서지정보
ㆍ발행기관 : 한국산업경영시스템학회
ㆍ수록지정보 : 산업경영시스템학회지 / 41권 / 2호
ㆍ저자명 : 김도균, 최진영, 고정한
ㆍ저자명 : 김도균, 최진영, 고정한
목차
1. 서 론2. 관련 연구 동향
3. 개선된 Hyper-Rectangle 기반 단일 분류기설계
3.1 문제 정의 및 프레임워크
3.2 가우시안 기반 H-RTGL 단일 분류기 설계
4. 수치 실험을 통한 분류기 검증
4.1 실험 설계
4.2 실험 결과 분석
4.3 분류기의 해석력 검증
5. 결 론
References
영어 초록
In recent years, imbalanced data is one of the most important and frequent issue for quality control in industrial field. As an example, defect rate has been drastically reduced thanks to highly developed technology and quality management, so that only few defective data can be obtained from production process. Therefore, quality classification should be performed under the condition that one class (defective dataset) is even smaller than the other class (good dataset). However, traditional multi-class classification methods are not appropriate to deal with such an imbalanced dataset, since they classify data from the difference between one class and the others that can hardly be found in imbalanced datasets. Thus, one-class classification that thoroughly learns patterns of target class is more suitable for imbalanced dataset since it only focuses on data in a target class. So far, several one-class classification methods such as one-class support vector machine, neural network and decision tree there have been suggested. One-class support vector machine and neural network can guarantee good classification rate, and decision tree can provide a set of rules that can be clearly interpreted. However, the classifiers obtained from the former two methods consist of complex mathematical functions and cannot be easily understood by users. In case of decision tree, the criterion for rule generation is ambiguous. Therefore, as an alternative, a new one-class classifier using hyper-rectangles was proposed, which performs precise classification compared to other methods and generates rules clearly understood by users as well. In this paper, we suggest an approach for improving the limitations of those previous one-class classification algorithms. Specifically, the suggested approach produces more improved one-class classifier using hyper-rectangles generated by using Gaussian function. The performance of the suggested algorithm is verified by a numerical experiment, which uses several datasets in UCI machine learning repository.참고 자료
없음태그
"산업경영시스템학회지"의 다른 논문
역정규 손실함수를 이용한 다변량 공정능력지수10페이지
간판의 기능과 디자인 요소가 고객 선호도에 미치는 영향7페이지
망외부성이 존재하는 상품에 대한 독점 기업의 수직차별화 전략 분석8페이지
SOC 자본스톡 추계에 있어서 수익적 지출과 자본적 지출의 적합 분배6페이지
유형고정자산 감정을 위한 내용연수 산정12페이지
품질경영활동이 중소기업 경영성과에 미치는 영향8페이지
삼각 과오 분포를 가진 불완전한 검사원의 과대 추정 확률과 분석16페이지
소프트 제약을 포함하는 조립라인 밸런싱 문제 최적화12페이지
서울 수도권 지하철망의 호선별 망 매개 중심성과 승객 흐름 분석10페이지
센서 데이터를 이용한 전기 기관차의 이상 상태 요인분석11페이지