간결한 퍼지 규칙을 생성하는 데이타 마이닝 알고리즘 = A Data Mining Algorithm Generating Efficient Fuzzy Rules
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발행기관
학술지명
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발행연도
1998
작성언어
Korean
KDC
004
자료형태
학술저널
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수록면
1559-1565(7쪽)
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컴퓨터의 사용이 보편화됨에 따라 사회의 각 분야에서 많은 양의 데이타가 수집, 저장되고 있다. 따라서 이러한 방대한 데이타에서 유용하고 이해 가능한 패턴을 찾아내기 위한 방법에 관한 연구인 KDD에 대한 연구의 중요성이 증대하고 있다. 본 논문에서는 퍼지 결정 트리를 이용하여 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 생성하는 데이타 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 히스로그램에 기반하여 퍼지 소속함수를 생성하는 단계와 생성된 소속 함수를 이용하여 퍼지 결정 트리를 구성하는 두 단계로 이루어진다. 또한 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이타인 Iris 데이타와 Wisconsin Breast Cancer 데이타에 대한 실험 결과를 보인다.
더보기Across a wide variety of fields, data are being collected and accumulated at a dramatic pace. There is urgent need to find useful patterns from large databases. The subject of KDD is development of automatic and intelligent tools and technologies to find useful knowledge from databases. In this paper, we propose an efficient data mining algorithm using fuzzy decision tree. It can generate simple and comprehensible rules describing data. The proposed algorithm is composed of two passes: the first pass generates fuzzy membership functions from histogram analysis, while the second pass constructs a fuzzy decision tree using the fuzzy membership functions generated in the first pass. We tested the algorithm with the IRIS data and the Wisconsin Breast Cancer data. The Experiment results show that our method is efficient for generating a set of efficient fuzzy rules from data.
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