이 연구에서는 자동 색인을 통해 쉽게 얻을 수 있는 자질의 문헌빈도와 장서빈도를 이용하여 자동분류에서 자질 선정 기법을 kNN 분류기에 적용하였을 때, 어떠한 분류성능을 보이는지 알아보고자 하였다. 실험집단으로 한국일보-20000(HKIB-20000)의 일부를 이용하였다. 실험 결과 첫째, 장서빈도를 이용하여 고빈도 자질을 선정하고 저빈도 자질을 제거한 자질선정 방법이 문헌빈도보다 더 좋은 성능을 가져오는 것으로 나타났다. 둘째, 문헌빈도와 장서빈도 모두 저빈도 자질을 우선으로 선정하는 방법은 좋은 분류성능을 가져오지 못했다. 셋째, 장서빈도와 같은 단순빈도에서 자질 선정 구간을 조정하는 것이 문헌빈도와 장서빈도의 조합보다 더 좋은 성능을 가져오는 것으로 나타났다.
This study investigated the classification performance of a kNN classifier using the feature selection methods based on document frequency(DF) and collection frequency(CF). The results of the experiments, which used HKIB-20000 data, were as follows. First, the feature selection methods that used high-frequency terms and removed low-frequency terms by the CF criterion achieved better classification performance than those using the DF criterion. Second, neither DF nor CF methods performed well when low-frequency terms were selected first in the feature selection process. Last, combining CF and DF criteria did not result in better classification performance than using the single feature selection criterion of DF or CF.
