자기조직화지도를 이용한 분류문제에서의 결측자료 대체방법 연구
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 강동주 | - |
dc.contributor.author | 송주원 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-03T13:18:56Z | - |
dc.date.available | 2021-09-03T13:18:56Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.issn | 1229-2354 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/85914 | - |
dc.description.abstract | Kohonen(1990)에 소개된 자기조직화지도(self-organizing maps, SOM)는 비지도학습(unsupervised learning) 신경망(neural network) 모형의 한 종류로서 고차원 다변량 자료에 대한 군집분석과 저차원 시각화에 사용된다. 학습벡터 양자화(learning vector quantization, LVQ)는 벡터 양자화(vector quantization) 방법을 활용한 지도학습(supervised learning) 모형의 한 종류로서 사전에 정해진 개수의 노드로 구성된 판별경계를 베이즈 판별경계로 미세하게 조정하는 알고리즘이며 비선형 판별경계를 가지는 자료에 대한 판별분석에 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 비선형의 판별경계를 구축해야 하는 경우 SOM 방법의 결과노드를 활용하는 것이 K-평균 군집분석의 결과노드를 활용하는 것보다 최적의 판별경계 구성에 유리할 수 있음을 모의실험을 통해 보였다. 또한 결측값이 존재하면서 비선형 판별경계를 가지고 있는 자료에 대해 일반적인 결측값 대체방법인 평균대체, 핫덱대체, 그리고 모형에 근거한 대체 방법으로 대체를 실시하였을 때 SOM을 활용한 LVQ방법의 성능을 모의실험을 통해 알아보고 유리 판별 자료에 각 결측대체방법을 적용하여 판별 결과를 비교하였다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국자료분석학회 | - |
dc.title | 자기조직화지도를 이용한 분류문제에서의 결측자료 대체방법 연구 | - |
dc.title.alternative | Classification Using Self-organizing Maps with Missing Data | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 송주원 | - |
dc.identifier.doi | 10.37727/jkdas.2017.19.3.1261 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | Journal of The Korean Data Analysis Society, v.19, no.3, pp.1261 - 1272 | - |
dc.relation.isPartOf | Journal of The Korean Data Analysis Society | - |
dc.citation.title | Journal of The Korean Data Analysis Society | - |
dc.citation.volume | 19 | - |
dc.citation.number | 3 | - |
dc.citation.startPage | 1261 | - |
dc.citation.endPage | 1272 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002238773 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자기조직화지도 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 학습벡터 양자화 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 판별분석 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 결측자료 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 대체. | - |
dc.subject.keywordAuthor | self-organizing maps | - |
dc.subject.keywordAuthor | learning vector quantization | - |
dc.subject.keywordAuthor | discriminant analysis | - |
dc.subject.keywordAuthor | missing data | - |
dc.subject.keywordAuthor | imputation. | - |
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