Repository at Hanyang UniversityCOLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E](공학대학)ELECTRICAL ENGINEERING(전자공학부)Articles
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Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 이정훈 | - |
| dc.date.accessioned | 2019-11-01T07:18:12Z | - |
| dc.date.available | 2019-11-01T07:18:12Z | - |
| dc.date.issued | 2005-11 | - |
| dc.identifier.citation | 한국퍼지 및 지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표논문집, v. 15, No. 2, Page. 267 - 270 | en_US |
| dc.identifier.uri | http://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE01037576&language=ko_KR | - |
| dc.identifier.uri | https://repository.hanyang.ac.kr/handle/20.500.11754/111779 | - |
| dc.description.abstract | 커널 함수는 데이터를 high dimension 상의 속성 공간으로 mapping함으로써 복잡한 분포를 가지는 데이터에 대하여 기존의 선형 분류 알고리즘들의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 유클리디안 거리측정방법 대신에 커널 함수에 의한 속성 공간의 거리측정방법을 fuzzy K-nearest neighbor 알고리즘에 적용한 fuzzy kernel K-nearest neighbor(FKKNN) 알고리즘을 제안한다. 제시한 알고리즘은 데이터에 대한 적절한 커널 함수의 선택으로 기존 알고리즘의 성능을 향상 시킬 수 있다. 제시한 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 여러 데이터 집합에 대한 실험결과를 분석한다. | en_US |
| dc.language.iso | ko_KR | en_US |
| dc.publisher | 한국지능시스템학회 | en_US |
| dc.subject | kernel method | en_US |
| dc.subject | fuzzy K-nearest neighbor | en_US |
| dc.subject | kernel function | en_US |
| dc.subject | nonlinear classification | en_US |
| dc.title | 커널기반의 퍼지 K-Nearest Neighbor 알고리즘 | en_US |
| dc.title.alternative | Fuzzy K-Nearest Neighbor Algorithm based on Kernel Method | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| dc.contributor.googleauthor | 최병인 | - |
| dc.contributor.googleauthor | 이정훈 | - |
| dc.sector.campus | E | - |
| dc.sector.daehak | COLLEGE OF ENGINEERING SCIENCES[E] | - |
| dc.sector.department | DIVISION OF ELECTRICAL ENGINEERING | - |
| dc.identifier.pid | frhee | - |
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