한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)

한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
권호 표지

문서 분류에서의 SVM 오류 감소를 위한 하이브리드 방법

Hybrid Approach to SVM Error Reduction in Document Classification

  • 이준석 (경북대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김상수 (경북대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 박성배 (경북대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이상조 (경북대학교 컴퓨터공학과)
  • Lee Jun-Seok (Dept. of Computer Engineering, Kyungpook National University) ;
  • Kim Sang-Soo (Dept. of Computer Engineering, Kyungpook National University) ;
  • Park Seong-Bae (Dept. of Computer Engineering, Kyungpook National University) ;
  • Lee Sang-jo (Dept. of Computer Engineering, Kyungpook National University)
  • 발행 : 2005.11.01
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초록

본 논문에서는 문서 분류(document classification) 성능을 높이기 위해 다음과 같은 방법을 제안한다. 먼저 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 분류 하고, 마진을 만족하는 데이터를 다시 k-NN 으로 분류를 한다. 단순히 SVM만을 사용한것보다. k-NN을 함께 사용한것이 더 높은 성능을 보였다.

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