한국정보과학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korean Information Science Society Conference)
- 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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- Pages.507-509
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- 2012
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- 1598-5164(pISSN)
Decision Tree 분류기를 사용한 심전도 데이터 정확도 향상에 관한 연구
A research on improving correctness of cardiac disorder data by using the Decision Tree Classifier
- Lee, Hyun-Ju (Sejong University Computer Engineering) ;
- Shin, Dong-Il (Sejong University Computer Engineering) ;
- Shin, Dong-Kyoo (Sejong University Computer Engineering)
- 발행 : 2012.06.22
초록
심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron)으로 실험되지만 본 실험은 Decision Tree를 사용하여 정확도 향상을 추구하였다. 그리고 정확도 비교 분석을 위해 SVM과 MLP 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해 보았다. Decision Tree를 다른 분류기와 타 논문의 결과와 비교해 보니 정확도 부분에서는 Decision Tree가 가장 우수하였다.
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