• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.461-470
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• 2010

라벨 있는 자료가 분류규칙을 만들 만큼 충분하지 않거나, 라벨 없는 자료가 분류규칙을 만드는데 도움을 줄 수 있는 경우에는 라벨 있는 자료와 라벨 없는 자료를 모두 사용하는 준지도분류가 더 효과적이다. 준지도분류 중 그래프기반 다양체정칙법이 개발되어 최근에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 통계적학습에서 좋은 성능을 보이는 최소제곱 서포터벡터기계를 준지도분류에 적용시키는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방법이 라벨 없는 자료를 잘 활용하는 것을 볼 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.341-353
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• 2013

데이터마이닝과 기계학습의 응용분야에서는 라벨 없는 자료를 이용하는 연구가 많이 진행되고 있다. 이러한 연구는 분류문제에 집중되었다가 최근에 회귀분석문제로 관심이 모아지고 있다. 본 연구에서는 커널능형회귀모형 형태의 준지도 회귀분석 방법을 제시한다. 제안된 방법은 기존의 전환적 방법과는 달리 라벨 없는 자료의 라벨을 추정하는 과정을 필요로 하지 않기 때문에 선택해야 할 모수의 수도 적고, 계산과정도 단순할 뿐 아니라 일반화에 강점이 있다. 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 제안된 방법이 라벨 없는 자료를 잘 활용하여 라벨 있는 자료만 이용하는 방법보다 더 우수한 추정을 하는 것을 볼 수 있었다.