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

한국지능시스템학회 (Korean Institute of Intelligent Systems)
권호 표지

유전자 알고리즘과 정보이론을 이용한 속성선택

Feature Selection by Genetic Algorithm and Information Theory

  • 조재훈 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부) ;
  • 이대종 (충북대학교 BK21 충북정보기술사업단) ;
  • 송창규 (충북대학교 BK21 충북정보기술사업단) ;
  • 전명근 (충북대학교 전기전자컴퓨터공학부)
  • 발행 : 2007.11.02
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초록

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.

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