| 저자 | 최돈정, 방성우, 민무홍, 이지형 |
|---|---|
| 학회명 | 한국 지능시스템학회 추계 학술대회 |
| 학회명 (약자) | KIIS 2010 |
| 페이지 | 255-256 |
| 학회시작일 | 2010-11-05 |
| 학회종료일 | 2010-11-06 |
다속성 데이터의 분류 및 예측에 있어, k-최근접 이웃 분류 알고리즘은 SVM, NN과 더불어 널리 사용되는 기계학습 방식 중 하나이다. 그러나 k-최근접 이웃 분류 알고리즘에서 데이터의 각 속성은 데이터 분류의 결과를 결정하는데 있어 동일한 영향을 미치지 않는다. 따라서 본 논문에서는 각 속성의 가중치를 유전 알고리즘을 이용해 효과적으로 결정하고 이를 기반으로 속성 선택에 적용하여 k-최근접 이웃 분류 알고리즘의 분류 정확도를 향상시키는 방법을 제안하다. 실험 평가를 위해 다양한 데이터를 수집 및 평가하였으며 기존 k-최근접 이웃 분류 알고리즘 보다 향상된 분류 결과를 확인하였다.
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