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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제25권 제10호
발행연도
1998.10
수록면
1,559 - 1,565 (7page)

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컴퓨터의 사용이 보편화됨에 따라 사회의 각 분야에서 많은 양의 데이타가 수집, 저장되고 있다. 따라서 이러한 방대한 데이타에서 유용하고 이해 가능한 패턴을 찾아내기 위한 방법에 관한 연구인 KDD에 대한 연구의 중요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 퍼지 결정 트리를 이용하여 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 생성하는 데이타 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스로그램에 기반하여 퍼지 소속함수를 생성하는 단계와 생성된 소속 함수를 이용하여 퍼지 결정 트리를 구성하는 두 단계로 이루어진다. 또한 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이타인 Iris 데이타와 Wisconsin Breast Cancer 데이타에 대한 실험 결과를 보인다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 데이타 마이닝 알고리즘으로서 기계학습 알고리즘

3. 퍼지 규칙의 형태 및 추론 방법

4. 히스토그램에 의한 퍼지 소속 함수의 생성

5. 퍼지 결정 트리 생성 알고리즘

6. 실험 결과

7. 결론 및 향후 연구 방향

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