• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.991-998
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• 2004

생물 정보학 등 많은 응용 분야에서 데이타 분석을 할 때는 적은 수의 분류표시된 데이터 (labeled data)와 많은 수의 비분류표시된 데이타(unlabeled data)가 있을 수 있다 분류표시된 자료는 사람의 노력이 요구되기 때문에 얻기가 어렵고 비용이 많이 들지만, 비분류표시된 자료는 별 어려움 없이 쉽게 얻을 수 있다. 이때 비분류표시된 자료를 이용하여 자료를 분류하고 분석하는데 널리 이용되고 있는 방법이 co-training 알고리즘이다. 이 방법은 적은 수의 분류표시된 자료에서 두 가지 뷰(view)로 각 분류자를 학습한다. 그리고 각 분류자는 분석하고자 하는 모든 비분류표시된 자료에서 가장 만족할만한 예측자들을 만들어 나간다. 이렇게 훈련 데이타 셋에서 실험을 여러 번 반복적으로 하게 되면 각 뷰에서 새로운 분류자가 학습되어 분류표시된 자료의 수가 증가한다. 본 논문에서는 비분류표시된 데이타를 이용하여 새로운 co-training 방법을 제시한다. 이 방법은 두 가지 분류자와 WebKB 및 BIND XML의 2가지 실험 데이타를 가지고 평가하였다. 실험 결과로서, 이 논문에서 제안한 co-training 방법이 분류표시된 자료의 수가 매우 적을 때 분류정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보였다.