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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1999년도 봄 학술발표논문집 제26권 제1호(B)
- 발행연도
- 1999.4
- 수록면
- 478 - 480 (3page)
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대용량의 데이터에서 유용한 지식을 추출하는 KDD(Knowledge Discovery in Databases) 과정 중, 데이터 마이닝을 위한 다양한 접근 방법이 활발히 연구되고 있다.
본 논문에서는 결정 트리 기법과 신경망의 장점을 결합한 분류를 위한 신경 트리(Neural Tree)로서의 FCNT(Fuzzy Competitive Neural Tree)을 제안한다. 각 노드는 경쟁식 학습을 하는 m^_@span style=color:#999999 ^_# ... ^_@/span^_#^_@a href=javascript:; onclick=onClickReadNode('NODE00627281');fn_statistics('Z354','null','null'); style='color:#999999;font-size:14px;text-decoration:underline;' ^_#전체 초록 보기^_@/a^_#
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목차
요약
1. 서론
2. 퍼지 벡터 양자화 기법 (Fuzzy Algorithms for Learning Vector Quantization)
3. 퍼지 신경 트리의 구조 (Fuzzy Competitive Neural Tree : FCNT)
4. 실험 및 결과
5. 결론 및 앞으로의 관계
참고문헌
참고문헌 (0)
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