Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)

Korean Institute of Intelligent Systems (한국지능시스템학회)
권호 표지

Feature Selection by Genetic Algorithm and Information Theory

유전자 알고리즘과 정보이론을 이용한 속성선택

  • 조재훈 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 이대종 (충북대학교 BK21 충북정보기술사업단) ;
  • 송창규 (충북대학교 BK21 충북정보기술사업단) ;
  • 전명근 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부)
  • Published : 2007.11.02
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Abstract

속성선택(Feature Selection)은 패턴분류 문제에서 분류기들의 성능을 향상시킬 수 있는 중요한 부분으로 다양한 기법들이 연구되어지고 있다. 특히, 많은 변수와 속성들을 가지는 데이터를 패턴분류 하는 과정에서 주요 속성부분집합을 추출하여 이용함으로써 분류기의 연산속도 및 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘과 정보이론의 상호정보량을 이용하여 속성선택을 하는 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위하여 패턴분류 문제에 적용하고 그 성능이 우수함을 확인하였다.

Keywords