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A Study on Decision Tree for Multiple Binary Responses
Lee. Seong-Keon 한국통계학회 한국통계학회 논문집 10 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2003, Vol.10 No.3 971-980 (10 pages)
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A Decision Tree Algorithm using Genetic Programming
Park. Chongsun, Ko. Young Kyong 한국통계학회 한국통계학회 논문집 13 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2003, Vol.10 No.3 845-857 (13 pages)
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A Decision Tree-based Analysis for Paralysis Disease Data
Shin. Yangkyu 한국통계학회 한국통계학회 논문집 7 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2001, Vol.8 No.3 823-829 (7 pages)
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Movement Pattern Recognition of Medaka for an Insecticide: A Comparison of Decision Tree and Neural Network
Kim. Youn-Tae, Park. Dae-Hoon, Kim. Sung-Shin 한국지능시스템학회 International journal of fuzzy logic and intelligent systems 8 Pages
한국지능시스템학회 International journal of fuzzy logic and intelligent systems 2007, Vol.7 No.1 58-65 (8 pages)
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Decision Tree based Scheduling for Static and Dynamic Flexible Job Shops with Multiple Process Plans
유재민, 도형호, 권용주, 신정훈, 김형원, 남성호, 이동호, Yu. Jae-Min, Doh. Hyoung-Ho, Kwon. Yong-Ju, Shin. Jeong-Hoon, Kim. Hyung-Won, Nam. Sung-Ho, Lee. Dong-Ho 한국정밀공학회 한국정밀공학회지 13 Pages
한국정밀공학회 한국정밀공학회지 2015, Vol.32 No.1 25-37 (13 pages)
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Decision Tree 를 이용한 Machine Learning
정원찬, 최경수, 김정호, Jung. W.C., Choi. K.S., Kim. J.H. 한국전자통신연구원 전자통신동향분석 7 Pages
한국전자통신연구원 전자통신동향분석 1993, Vol.8 No.4 205-211 (7 pages)
필요한 자료의 제공만으로 컴퓨터 스스로 논리 체계를 세워 나가는 Machine Learning은 인공 지능의 한 분야로서 여러 방면에서 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 Machine Learning 의 기본적인 여러가지 방식 중의 하나인 Decision Tree 방법을 소개하고 문제점 및 연구 방향을 서술한다. -
Best-First decision tree 기법을 적용한 심전도 데이터 분류기의 정확도 향상에 관한 연구
이현주, 신동규, 박희원, 김수한, 신동일, Lee. Hyun-Ju, Shin. Dong-Kyoo, Park. Hee-Won, Kim. Soo-Han, Shin. Dong-Il 한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 9 Pages
한국인터넷정보학회 인터넷정보학회논문지 2011, Vol.12 No.6 63-71 (9 pages)
중 Decision Tree를 Best-First Decision Tree(B-F Tree)로 수정하여 실험하였다. 그리고 정확도 비교분석을 위해 SVM, MLP, RBF(Radial Basic Function) Network와 Decision Tree 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해보았다. 수정한 Random Forest 분류기의 정확도를 다른 네 개의 분류기와 타 논문의 실험과 비교해보니 정확도 부분에서는 Random Forest가 가장 우수하였다. 본 실험의 전처리 과정은 대역통과 필터(Band-pass filter)를 사용하여 R-R interval을 추출하였는데... -
Effective Diagnostic Method Of Breast Cancer Data Using Decision Tree
정용규, 이승호, 성호중, Jung. Yong-Gyu, Lee. Seung-Ho, Sung. Ho-Joong 한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 6 Pages
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 2010, Vol.10 No.5 57-62 (6 pages)
최근 의료분야에서는 대규모의 데이터를 빠르게 검색 및 추출이 가능하게 의사결정트리 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 현재 CART, C4.5, CHAID 등 여러 기법이 개발되었는데, 이러한 클레시파이 기법들은 몇몇 의사결정 나무 알고리즘이 이진분리로 분류를 하는데, 나머지 데이터의 결과가 손실될 우려가 있다. 그중 C4.5는 엔트로피의 측정값에 높고 낮음으로 트리 모양을 구성해 가는 방식이고, CART 알고리즘은 엔트로피 매트릭스를 사용하여 범주형 자료나 연속형 자료에 적용할수가 있다. 이에 본 논문에서는 클래시파이 기법... -
Decision Tree Based Context Clustering with Cross Likelihood Ratio for HMM-based TTS
정치상, 강홍구, Jung. Chi-Sang, Kang. Hong-Goo 한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 7 Pages
한국음향학회 한국음향학회지= The journal of the acoustical society of Korea 2013, Vol.32 No.2 174-180 (7 pages)
본 논문은 HMM 기반의 TTS 시스템을 위하여 상호유사도 비율을 이용한 결정트리 기반의 문맥 군집화 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘들은 유사한 통계적 특성을 가지는 문맥종속 HMM을 하나로 묶고 있다. 그러나 기존의 알고리즘들은 결정트리의 나누어진 노드간의 통계적 유사도를 고려하지 않음으로 인하여 최종 노드 사이의 통계적인 차이를 보장하지 못한다. 제안한 알고리즘은 분리된 노드들 간의 통계적 유사도를 최소화하여 모델 파라미터의 신뢰도를 향상시킨다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘들에... -
SELDI-TOF MS Combined with Magnetic Beads for Detecting Serum Protein Biomarkers and Establishment of a Boosting Decision Tree Model for Diagnosis of Pancreatic Cancer
Qian. Jing-Yi, Mou. Si-Hua, Liu. Chi-Bo 아시아태평양암예방학회 Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP 5 Pages
아시아태평양암예방학회 Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP 2012, Vol.13 No.5 1911-1915 (5 pages)
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Application of Decision Tree Classification to the Probabilistic TTC Evaluation
Paensuwan. Nattawut, Yokoyama. Akihiko, Verma. S.C., Nakachi. Yoshiki 대한전기학회 Journal of international council on electrical engineering 8 Pages
대한전기학회 Journal of international council on electrical engineering 2011, Vol.1 No.3 323-330 (8 pages)
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Optimal Decision Tree를 이용한 Unseen Model 추정방법
김성탁, 김회린, Kim. Sungtak, Kim. Hoi-Rin 대한음성학회 말소리 10 Pages
대한음성학회 말소리 2003, Vol.45 No.1 117-126 (10 pages)
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Decision Tree Approach for Factor Analysis of Industrial Accidents
임영문, 황영섭, Leem. Young-Moon, Hwang. Young-Seob 대한안전경영과학회 대한안전경영과학회지 11 Pages
대한안전경영과학회 대한안전경영과학회지 2006, Vol.8 No.4 1-11 (11 pages)
의사결정나무 알고리즘은 데이터마이닝 기법중 하나인데 관심이 되는 데이터들에 대하여 분류 및 예측을 가능하게 해준다. 이 기법은 데이터 형태의 특성을 분석할 수 있고 산업재해 형태의 차이점을 찾아내는데 사용될 수 있다. 본 연구에서는 산업재해 데이터의 특성을 파악하고자 C4.5 알고리즘을 사용하였다. 본 연구에서 분석을 위하여 사용된 데이터는 강원도에서 발생한 2년 동안의 산업재해 관련 데이터로서 연구에 적용된 데이터의 수는 19,909개로 구성되어 있다. 본 연구의 목적을 위하여 한 개의 목표변수와 여덟 개의... -
A LEARNING SYSTEM BY MODIFYING A DECISION TREE FOR CAPP
이홍희, Lee. Hong-Hee 대한산업공학회 대한산업공학회지 13 Pages
대한산업공학회 대한산업공학회지 1994, Vol.20 No.3 125-137 (13 pages)
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Optimization of Decision Tree for Classification Using a Particle Swarm
Cho. Yun-Ju, Lee. Hye-Seon, Jun. Chi-Hyuck 대한산업공학회 Industrial engineering & management systems : an international journal 7 Pages
대한산업공학회 Industrial engineering & management systems : an international journal 2011, Vol.10 No.4 272-278 (7 pages)
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A Comparative Study of Medical Data Classification Methods Based on Decision Tree and System Reconstruction Analysis
Tang. Tzung-I, Zheng. Gang, Huang. Yalou, Shu. Guangfu, Wang. Pengtao 대한산업공학회 Industrial engineering & management systems : an international journal 7 Pages
대한산업공학회 Industrial engineering & management systems : an international journal 2005, Vol.4 No.1 102-108 (7 pages)
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의사결정나무(Decision Tree)를 고려한 연구개발사업의 경제적 타당성 평가방법론 개발
황석원, 임용호 과학기술정책연구원(STEPI) 정책자료 106 Pages
과학기술정책연구원(STEPI) 정책자료 2007, 2007권 22 1-106 (106 pages)
3. 결과의 재검토 25 4. 재설계의 검토 단계 26 제3장 의사결정나무(Decision Tree)와 경제성 평가 방법론 27 제1절 연구개발사업 추진의 의사결정나무 27 제2절 의사결정나무 접근 및 Monte-Carlo 시뮬레이션에 의한 경제성 평가의 사례 32 제3절 본 연구의 방법론 : 복잡한 의사결정나무를 고려한 Monte-Carlo Simulation 52 제4장 사례 연구 59 제1절 분석 대상 연구개발사업의 의사결정나무 전략 시나리오 59 제2절 시뮬레이션 개요 66 제3절 시뮬레이션 결과 및 분석 79 제5장 결론 93 참고 문헌 97 URL... -
A Recursive Partitioning Rule for Binary Decision Trees
Kim. Sang-Guin 한국통계학회 한국통계학회 논문집 8 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2003, Vol.10 No.2 471-478 (8 pages)
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A Split Criterion for Binary Decision Trees
Choi. Hyun Jip, Oh. Myong Rok 한국통계학회 한국통계학회 논문집 13 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2002, Vol.9 No.2 411-423 (13 pages)
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Machine Learning Based Keyphrase Extraction: Comparing Decision Trees, Na?ve Bayes, and Artificial Neural Networks
Sarkar. Kamal, Nasipuri. Mita, Ghose. Suranjan 한국정보처리학회 Journal of information processing systems 20 Pages
한국정보처리학회 Journal of information processing systems 2012, Vol.8 No.4 693-712 (20 pages)
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시공간 집계정보를 위한 Aggregation R-tree 기반의 하이브리드 인덱스
유병섭, 배해영, You. Byeong-Seob, Bae. Hae-Young 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 데이타베이스 13 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 데이타베이스 2006, Vol.33 No.5 463-475 (13 pages)
대부분의 연구들은 공간 인덱스 중 가장 널리 이용되는 R-tree를 확장한 방법을 이용하였다. 그러나 단순히 현재 집계 정보만을 제공하여 수년에 걸친 분석을 요구하는 교통 정책에 대하여 의사결정을 지원할 수 없었다. 본 논문에서는 과거의 집계정보까지 관리할 수 있는 aR-tree(Aggregation R-tree)기반의 하이브리드 인덱스를 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 공간 계층과 현재시점의 집계정보를 제공하며, 시간 구조체를 이용한 정렬 해쉬 테이블로 시간 계층과 과거의 집계정보를 제공한다. 따라서 제안기법은 시공간...
