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A Hybrid Efficient Feature Selection Model for High Dimensional Data Set based on KNHNAES (2013~2015) -
분야 공학 > 로봇
저자 Tae il Kwon Dingkun Li Hyun Woo Park Kwang Sun Ryu Eui Tak Kim Minghao Piao
발행기관 한국디지털콘텐츠학회
간행물정보 한국디지털콘텐츠학회 논문지 2018년, 한국디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제4호, 739page~747page(총9page)
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목차
부제 : KNHNAES (2013~2015) 에 기반한 대형 특징 공간 데이터집 혼합형 효율적인 특징 선택 모델
[요약]
[Abstract]
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Previous Techniques
Ⅲ. Proposed Method
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion and future work
References
 
 
국문초록
고차원 데이터에서는 데이터마이닝 기법 중에서 특징 선택은 매우 중요한 과정이 되었다. 그러나 전통적인 단일 특징 선택방법은 더 이상 효율적인 특징선택 기법으로 적합하지 않을 수 있다. 본 논문에서 우리는 고차원 데이터에 대한 효율적인 특징선택을 위하여 혼합형 특징선택 기법을 제안하였다. 본 논문에서는 KNHANES 데이터에 제안한 혼합형 특징선택기법을 적용하여 분류한 결과 기존의 분류기법을 적용한 모델보다 5% 이상의 정확도가 향상되었다.
 
 
영문초록
With a large feature space data, feature selection has become an extremely important procedure in the Data Mining process. But the traditional feature selection methods with single process may no longer fit for this procedure. In this paper, we proposed a hybrid efficient feature selection model for high dimensional data. We have applied our model on KNHNAES data set, the result shows that our model outperforms many existing methods in terms of accuracy over than at least 5%.
 
 
하이브리드 특징 선택 모델, 데이터 마이닝, 병렬 컴퓨팅, 특징 선택, 고차원 데이터, parallel computing, high dimensional data, data mining, hybrid feature selection model, feature selection
 
 
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