Density based Fuzzy Support Vector Machines for multicategory Pattern Classification

밀도에 기반한 펴지 서포트 벡터 머신을 이용한 멀티 카데고리에서의 패턴 분류

  • Park Jong-Hoon (School of Electrical Engineering Computer Science, Hanyang University) ;
  • Choi Byung-In (School of Electrical Engineering Computer Science, Hanyang University) ;
  • Rhee Frank Chung-Hoon (School of Electrical Engineering Computer Science, Hanyang University)
  • 박종훈 (한양대학교 전자전기제어계측공학과) ;
  • 최병인 (한양대학교 전자전기제어계측공학과) ;
  • 이정훈 (한양대학교 전자전기제어계측공학과)
  • Published : 2006.11.17

Abstract

본 논문은 multiclass 문제에서 기존에 나와 있는 fuzzy support vector mahchines 이 decision boundary 를 설정하는데 있어 모든 훈련 데이터에 대해서 바람직한 decision boundary 를 만들지 못하므로 그러한 경우를 예로 제시한다. 그리고 그에 대한 개선점으로 밀도를 이용해 decision boundary 를 조정하여 기존 FSVM 의 decision boundary 보다 더 타당한 decision boundary 를 설정하는 것을 보인다.

Keywords