Features Reduction and Baysian Networks Learning for Efficient Medical Data Mining

효율적인 의료데이터마이닝을 위한 특징축소와 레이지안망 학습

베이지안망은 기존의 방법에 비해 불확실한 상황에서도 지식을 표현하고 결론을 추론하는데 유용한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 대표적인 베이지안망 분류기들을 제시하고, 동일 임상데이터에 대해 서로 다른 유형별 베이지안망 분류기들을 학습하였다. 베이지안망을 적용할 때 변수의 수가 많아짐에 따라 베이지안망의 구조를 학습하는데 탐색공간이 넓어져 어려움이 있다. 본 연구에서는 이런 탐색공간을 효율적으로 줄이기 위하여 클래스 노드의 Markov blanket에 속한 특징들로 집합을 축소하는 것을 제안하고, 실험을 통해 이 특징 축소방법이 베이지안망 분류기들의 성능을 높여 줄 수 있는지 알아보았다. 분류기들의 성능에서는 축소한 특징집합으로부터 얻은 베이지안망으로 확장한 나이브 베이지안망 분류기가 가장 우수한 정확도를 가짐을 실험을 통해 알 수 있었다.