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근적외선 분광 데이터 예측 모형을 위한 데이터 마이닝 기법의 성능비교 KCI 등재

Performance Comparison of Data Mining Approaches for Prediction Models of Near Infrared Spectroscopy Data

  • 언어ENG
  • URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/242907
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대한안전경영과학회지 (Journal of Korea Safety Management & Science)
대한안전경영과학회 (Korea Safety Management & Science)
초록

본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법 론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생 성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측 정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.

저자
  • Seung Hyun Baek(Division of Business Administration, Hanyang University ERICA Campus) | 백승현 Corresponding Author