Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2003.11a
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- Pages.301-304
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- 2003
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
Ensemble SVM Learning Using Margin Vector
마진 벡터를 이용한 앙상블 SVM의 학습
- Park, Sang-Ho (Dept. of Computer Science and Engineering, Inha University) ;
- Kim, Tae-Soon (Dept. of Computer Science and Engineering, Inha University) ;
-
Park, Sun
(Dept. of Computer Science and Engineering, Inha University)
;
- Kang, Yun-Hee (Dept. of Computer Science and Engineering, Inha University) ;
- Lee, Ju-Hong (Dept. of Computer Science and Engineering, Inha University)
- 박상호 (인하대학교 컴퓨터공학과) ;
- 김태순 (인하대학교 컴퓨터공학과) ;
-
박선
(인하대학교 컴퓨터공학과)
;
- 강윤희 (인하대학교 컴퓨터공학과) ;
- 이주홍 (인하대학교 컴퓨터공학과)
- Published : 2003.11.14
Abstract
SVM은 일반화된 높은 분류 정확률을 보인다. 그러나, SVM은 데이터의 양이 커질수록 높은 시간 공간적 복잡성 때문에 근사화 알고리즘(Approximation Algorithm)을 이용한다. 이러한 접근 방법은 실제구현에서 높은 시간 공간적 복잡성을 요구하여 분류 정확률과 효율성을 낮아지게 한다. 따라서, 본 논문은 SVM을 앙상블 구조로 구성하여 분류 정확률을 높이고, 분류자의 최적 하이퍼플랜(Optimal Hyperplane)결정을 위해 마진 벡터만을 이용하여 시간 공간적 문제를 해결하였다. 실험결과, 본 논문에서 제시한 방법이 단일 SVM을 이용한 방법보다 높은 분류 정확률과 높은 효율성을 가짐을 보여준다...
Keywords