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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제30권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
793 - 808 (16page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

초고차원 다범주분류를 위한 변수선별 방법 비교 연구
이경은 ,  김경희 ,  신승준 응용통계연구 2017.10 학술저널
초고차원 자료에서 다범주분류를 위한 변수선별 방법 비교 연구
이경은 통계 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문에서는 초고차원 자료의 다항분류를 위한 변수선별 방법에 대해 비교 연구를 진행하였다. 다항분류를 위한 변수선별 방법에는 일대일 혹은 일대다 비교를 통해 이항분류를 위한 방법을 확장시켜 적용하는 방법과 다항 반응 변수에 직접 적용할 수 있는 방법이 있다. 다항분류를 위한 변수선별 성능을 확인하기 위하여 여러가지 상황―설명변수의 꼬리가 두꺼운 경우, 신호변수와 잡음변수가 서로 연관된 경우, 결합분포상으로 연관되어 있지만 주변분포 상으로는 연관되어 있지 않은 경우, 다범주 반응변수의 분포가 불균형인 경우―을 가정하고 모의실험을 진행하였고, 실제 자료에도 적용해 보았다. 그 결과, 모형 가정을 필요로 하지 않는 방법들이 안정적인 성능을 보이는 것을 확인하였다.
#다범주 분류 #모의실험 #초고차원 분류 #multi-categorical classification #simulation #ultrahigh-dimensional classification

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