이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.
본 연구는 2011년 국립공원으로 편입된 다도해해상국립공원 팔영산지구의 식생구조와 식생천이계열을 파악하기 위하여 75개의 조사구(단위면적 $100m^2$)를 설치하여 조사를 실시하였다. Classification 분석 중 TWINSPAN기법을 이용하여 군락을 분리한 결과, 상수리나무군락(I), 졸참나무-개서어나무군락(II), 소나무-신갈나무군락(III), 굴참나무군락(IV), 리기다소나무-굴참나무-소나무군락(V), 편백림(VI)으로 구분되었다. 군락 I, II는 낙엽성 참나무류가 서로 경쟁하거나 개서어나무 등과 경쟁하여 향후 낙엽활엽수림으로의 천이가 예측되며, 군락 III, V는 소나무와 리기다소나무 등이 낙엽성 참나무류와 경쟁하여 향후 낙엽성 참나무류로의 천이가 예상된다. 군락 IV는 굴참나무가 우점하나 아교목층에서 난온대 수종인 후박나무가 높은 비율로 출현해 점차 후박나무의 세력 확장이 예측된다. 군락 VI은 편백 조림지로 수관층에 편백만이 우점하여 당분간 편백림이 유지될 것으로 예상된다. 이 편백림은 국립공원의 편입취지에 맞게 편백을 간벌하여 천연림으로 갱신을 유도해야 할 것이다. 난온대 기후대에 속하는 팔영산지구에서 출현한 난온대수종은 후박나무, 사스레피나무, 보리밥나무 등 총 9종이었다.
본 연구는 효율적인 산림시업계획 수립을 위하여 입목의 측정정보와 머신러닝 알고리즘을 이용하여 주요 침엽수종(소나무, 잣나무, 낙엽송)의 수관급 분류를 목적으로 하였다. 입목의 측정정보는 9년간 수집된 국유림 모니터링 정보를 활용하였으며, 머신러닝 알고리즘은 Random Forest (RF), XGBoost (XGB), Light GBM (LGBM)을 사용하였다. 알고리즘의 정확도, 정밀도, 재현율, F1 score를 이용한 성능평가를 통하여 알고리즘의 정확도를 비교·평가하였다. 분석결과, 소나무림, 잣나무림, 낙엽송 모두 RF 알고리즘이 성능평가 점수가 가장 높았으며, 수종별로는 소나무가 정확도 약 65%, 정밀도 약 72%, 재현율 약 60%, F1 score 약 66%로 성능평가 점수가 가장 높았다. 수관급은 우세목의 정확도가 약 80%이상으로 높았으나, 준우세목과 중간목, 피압목의 분류 정확도는 낮게 평가되었다. 본 연구결과는 산림시업의 간벌목 선정에 있어 의사결정을 위한 참조자료로 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구는 지식과 분류 사이의 연관성을 고찰하였다. 분류표는 분류 대상의 지식을 표현하는 구조로 그 안의 포함되는 내용과 다양한 관계를 표현해 주는데 대표적인 4가지 분류학적 접근방식인 계층 구조, 나무 구조, 패러다임. 패싯 분석을 새로운 지식의 창조와 발견의 측면에서 장단점을 기술하였다. 이를 바탕으로 지식과 분류 과정이 서로 영향을 주고받는 방식을 확인하고, 미래의 보다나은 새로운 분류 방식의 필요성과 그 가능성을 제시하였다.
This paper studies medical data classification methods, comparing decision tree and system reconstruction analysis as applied to heart disease medical data mining. The data we study is collected from patients with coronary heart disease. It has 1,723 records of 71 attributes each. We use the system-reconstruction method to weight it. We use decision tree algorithms, such as induction of decision trees (ID3), classification and regression tree (C4.5), classification and regression tree (CART), Chi-square automatic interaction detector (CHAID), and exhausted CHAID. We use the results to compare the correction rate, leaf number, and tree depth of different decision-tree algorithms. According to the experiments, we know that weighted data can improve the correction rate of coronary heart disease data but has little effect on the tree depth and leaf number.
A random forests classifier is applied to multi-sensor data fusion for supervised land-cover classification in order to account for the importance of variable. The random forests approach is a non-parametric ensemble classifier based on CART-like trees. The distinguished feature is that the importance of variable can be estimated by randomly permuting the variable of interest in all the out-of-bag samples for each classifier. Two different multi-sensor data sets for supervised classification were used to illustrate the applicability of random forests: one with optical and polarimetric SAR data and the other with multi-temporal Radarsat-l and ENVISAT ASAR data sets. From the experimental results, the random forests approach could extract important variables or bands for land-cover discrimination and showed reasonably good performance in terms of classification accuracy.
The data of crown width with 4 directions, DBH, tree height, and coordinate for sample trees were collected from 30 permanent sample plots in secondary fore st of the Maoershan Experimental Forestry Farm, Northeast China. In this paper, the competition of individual trees in stand were discussed for secondary forest by using iterative Hegyi competition index and crown overlap index that represented the competitive and cooperative interactions among neighboring trees. Active competitors of subject tree in the competition zone were selected to calculate the iterative competition index. Using the results of crown classification based on the equal crown projection area, a new distance dependent competition index called crown overlap index (COI) was developed for secondary forest. The COI performed well in describing the crown competition rather than crown competition factor (CCF). The individual-based competition index discussed in this paper will provide more precise for developing individual tree growth models for secondary forest and it can also use to adjust the stand structure for spatial optimal management.
Classification in biomedical applications is an important task that predicts or classifies an outcome based on a given set of input variables such as diagnostic tests or the symptoms of a patient. Traditionally the classification algorithms would have to digest a stationary set of historical data in order to train up a decision-tree model and the learned model could then be used for testing new samples. However, a new breed of classification called stream-based classification can handle continuous data streams, which are ever evolving, unbound, and unstructured, for instance--biosignal live feeds. These emerging algorithms can potentially be used for real-time classification over biosignal data streams like EEG and ECG, etc. This paper presents a pioneer effort that studies the feasibility of classification algorithms for analyzing biosignals in the forms of infinite data streams. First, a performance comparison is made between traditional and stream-based classification. The results show that accuracy declines intermittently for traditional classification due to the requirement of model re-learning as new data arrives. Second, we show by a simulation that biosignal data streams can be processed with a satisfactory level of performance in terms of accuracy, memory requirement, and speed, by using a collection of stream-mining algorithms called Optimized Very Fast Decision Trees. The algorithms can effectively serve as a corner-stone technology for real-time classification in future biomedical applications.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.845-857
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2003
We explore the use of genetic programming to evolve decision trees directly for classification problems with both discrete and continuous predictors. We demonstrate that the derived hypotheses of standard algorithms can substantially deviated from the optimum. This deviation is partly due to their top-down style procedures. The performance of the system is measured on a set of real and simulated data sets and compared with the performance of well-known algorithms like CHAID, CART, C5.0, and QUEST. Proposed algorithm seems to be effective in handling problems caused by top-down style procedures of existing algorithms.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권3호
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pp.627-635
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2003
In this short communication we discuss the bias problem of C4.5 in split variable selection and suggest a method to reduce the variable selection bias among categorical predictor variables. A penalty proportional to the number of categories is applied to the splitting criterion gain of C4.5. The results of empirical comparisons show that the proposed modification of C4.5 reduces the size of classification trees.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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