다중 형태 데이터를 위한 요소선택 방법

양재경; 이태한

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다중 형태 데이터를 위한 요소선택 방법 KCI 등재

Feature Selection for Mixed type of Data

양재경, 이태한

언어KOR
URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/22670

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한국산업경영시스템학회지 (Journal of Society of Korea Industrial and Systems Engineering)

Vol. 33 No. 1 (2010.03)
pp.114-120

한국산업경영시스템학회 (Society of Korea Industrial and Systems Engineering)

초록

데이터마이닝의 사전 단계에서 데이터의 차원(Dimensionality)을 줄이기 위한 단계로서 많은 요소선택(Feature Selection)방법들이 개발되었다. 이 방법은 결과를 예측하거나 데이터를 설명하고자 할 때 어떤 요소들이 관련이 있는지를 결정하는 과정을 포함한다. 또한 이 방법은 데이터의 크기에 대한 확장성(Scalability)를 향상시키며 학습 모델을 더욱 이해하기 쉽도록 줄 수 있다. 이 논문에서는 NP(Nested Partition)

키워드

Data Mining Feature Selection Nested Partition Mixed Type of Data

저자

양재경 | Jaekyung Yang
이태한 | Taehan Lee

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