Analytical Approach for Scalable Feature Selection

• 영문명: Analytical Approach for Scalable Feature Selection
• 발행기관: 한국산업경영시스템학회
• 저자명: 양재경(Jae-Kyung Yang) 이태한(Tae-Han Lee)
• 간행물 정보: 『산업경영시스템학회지』제29권 제2호, 75~82쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 산업공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2006.06.01

국문 초록

  본 연구에서 조합 최적화(Combinatorial Optimization) 이론에 바탕을 두고 있는 네스티드 분할(Nested Partition, 이하 NP) 방법을 이용한 최적화 기반 요소선택 방법(Feature Selection)을 제안한다. 이 새로운 방법은 좋은 요소 부분집합을 찾는 휴리스틱 탐색 절차를 채용하고 있으며 데이터의 인스턴스(Instances 또는 Records)의 무작위 추출(Random Sampling)을 이용하여 이 요소선택 방법의 처리시간 관점에서의 성능을 항상 시키고자 한다. 이 새로운 접근 방법은 처리시간 향상을 위해 2단계 샘플링 방법을 채용하여 근접 최적해로의 수렴(Convergence)을 보장하는 샘플 사이즈를 결정한다. 이는 앨고리듬이 유한한 시간내에 끝이날 때 최종 요소 부분집합 해의 질(Qualtiy)에 관한 정확한 설명을 할 수 있는 이론적인 배경을 제시한다. 중요 결과를 예시하기 위해서 다양한 형태의 다섯 개의 데이터 셋을 이용하였으며 다섯 번의 반복 실험을 통한 실험 결과가 제시되며, 이 새로운 접근 방법이 기존의 단순 네스티드 분할 방법 기반의 요소선택 방법보다 처리시간 관점에서 더욱 효율적임을 보여준다.

목차

한국어 초록
1. Introduction
2. NP-Based Feature
3. Instance Sampling in the NP-Filter
4. Determining the Sampling Rate for the TSNP-Filter
5. Conclusion
References
Appendix. TSNP-Filter PSEUDO-Code

키워드

Data Mining Feature Selection Nested Partition Optimization Sampling