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저자정보
정석호 (충북대학교) 신동문 (충북대학교) 이경민 (충북대학교) 이동규 (충북대학교) 손교용 (충북대학교) 류근호 (충북대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 가을 학술발표논문집 제36권 제2호(C)
발행연도
2009.11
수록면
113 - 117 (5page)

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분류 기법은 해킹 방지 시스템, 부도 예측, 마케팅 전략 활용 등 다양한 방면에서 활용 된다. 전통적인 분류 기법은 분류 모델을 생성 시 단일 속성만을 고려하여 얻는 특징이 있다. 최근에는 분류기법과 연관규칙의 특징을 결합한 연관 분류기법이 활발히 연구 되고 있다. 연관분류 기법은 최소 지지도와 신뢰도를 이용하여 후보자를 생성하고 분류기를 통해 규칙을 생성한다. 그러나 본 논문에서는 평균과 표준편차를 이용한 데이터분포 기반의 연관분류기법을 제안한다. 사용한 분포 값은 수치형 값인 분류 기준 값으로 나타낸다. 분류 기준 값은 생성된 규칙들의 분류 정도를 알 수 있다. 따라서 규칙들 간의 객관적인 비교가 가능하고 최악의 분류 규칙을 판별 할 수 있다. 가장 높은 분류 기준 값을 갖는 규칙은 데이터를 분류 하는데 가장 강한 연관성을 제공한다.

목차

요약
1. 서론
2. 관련연구
3. 데이터의 분포를 이용한 연관 분류 기법
4. 결론
참고문헌

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