Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference (한국지능시스템학회:학술대회논문집)
- 2005.11a
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- Pages.267-270
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- 2005
Fuzzy K-Nearest Neighbor Algorithm based on Kernel Method
커널 기반의 퍼지 K-Nearest Neighbor 알고리즘
- Choi Byung-In (Computational Vision and Fuzzy Systems Laboratory Department of Electronic Engineering, Hanyang University) ;
- Rhee Frank Chung-Hoon (Computational Vision and Fuzzy Systems Laboratory Department of Electronic Engineering, Hanyang University)
- Published : 2005.11.01
Abstract
커널 함수는 데이터를 high dimension 상의 속성 공간으로 mapping함으로써 복잡한 분포를 가지는 데이터에 대하여 기존의 선형 분류 알고리즘들의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 유클리디안 거리측정방법 대신에 커널 함수에 의한 속성 공간의 거리측정방법을 fuzzy K-nearest neighbor 알고리즘에 적용한 fuzzy kernel K-nearest neighbor(FKKNN) 알고리즘을 제안한다. 제시한 알고리즘은 데이터에 대한 적절한 커널 함수의 선택으로 기존 알고리즘의 성능을 향상 시킬 수 있다. 제시한 알고리즘의 타당성을 보이기 위하여 여러 데이터 집합에 대한 실험결과를 분석한다.