대한전기학회:학술대회논문집 (Proceedings of the KIEE Conference)
- 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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- Pages.3004-3006
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- 2005
다중 클래스 분류를 위한 FSVM
FSVM for Multi Class Classification
- Lee, Sun-Young (Chungbuk National University, School of Electrical Engineering) ;
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Kim, Sung-Soo
(Chungbuk National University, School of Electrical Engineering)
- 발행 : 2005.07.18
초록
Support vector machine(SVM)은 입력 데이터를 두개의 다른 클래스로 구별하는 결정면을 학습과정을 통하여 구한다. 기존의 SVM은 단지 이차 클래스에 대하여 적용되어지나, 많은 응용분야에서 입력 데이터들은 몇 개의 다중 클래스로 분류해야 한다. 다중 클래스 분류 문제는 기존의 SVM을 사용할 수 있는 일반적으로 몇 개의 2차 문제로 분해하여 풀 수 있다. 실례로 one-against-all 방법을 적용하면, n 클래스 문제는 n 개의 두 클래스 문제로 변환 하여 풀 수 있다. 본 논문에서는 입력 패턴들을 다중 클래스로 분류 할 때 퍼지 소속도를 응용한 소프트 마진 알고리즘의 상한 경계값을 각 클래스에 따라 다르게 적용함으로써 기존의 SVM 보다 더 우수한 학습 능력을 가짐을 보였다.
키워드