속성분할이 없는 향상된 협력학습 방법

서지정보

· 발행기관 : 한국정보과학회
· 수록지 정보 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 / 31권 / 10호 / 1259 ~ 1265페이지
· 저자명 : 이창환, 이소민

초록

분류학습에서 높은 정확도를 유지하기 위해서는 충분한 분류 데이타가 필요하게 되는데 분류 데이타는 미 분류 데이타보다 생성하기가 어려운 경우가 많다. 따라서 미 분류 데이타를 활용하여 분류의 정확도를 향상 시키는 것은 큰 효용성을 가지며 이러한 미 분류 데이타를 활용하는 대표적인 학습방법 중의 하나는 협력학습(co-training) 알고리즘이다. 이는 데이타를 두 개의 독립적인 속성그룹으로 나누어 두 개의 분류자로 학습한 후 미 분류 데이타를 분류하고 그중 가장 신뢰성이 높은 데이타를 분류 데이타에 포함하고 이를 반복하는 학습모델이다. 하지만 이 방법은 전체 데이타의 속성을 독립적인 두개의 집합으로 분할하여야하는 제약이 있다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 개선하여 보통의 데이타베이스에 적용시킬 수 있는 새로운 협력학습방법을 제시 하고자한다. 즉, 두 개의 독립적인 속성 그룹으로 나누는 가정을 따르지 않고 전체 속성을 사용할 수 있으며 두 개 이상의 분류자를 사용하는 새로운 협력학습방법을 제안하였다.

참고자료

· 없음