결측값 처리를 위한 그레이 기반 Gamma-cut NN 대체법

• 영문명: A Grey based Gamma-cut NN Imputation Method for Treatment of Missing Value
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 천영민(Young-Min Chun) 김순영(Soon Young Kim) 정성석(Sung Suk Chung)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.9 No.6, 2931~2945쪽, 전체 15쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2007.12.30

국문 초록

그레이 기반 k-NN 대체법에서 근접이웃의 수는 각 개체에 대해 그레이 관계 등급이 가장 큰 순서에 따라 정렬을 한 후에 동일한 수의 k가 결정된다. 거리 기반 k-NN 대체법 뿐만 아니라 그레이 기반 k-NN 대체법에서는 k에 따라 결과가 달라지게 되므로 근접 이웃의 수 k의 결정이 중요한 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 각 개체에 대해 서로 다른 근접 이웃의 수를 선택할 수 있는 새로운 그레이 기반 gamma-cut NN 대체법을 제안하였다. 이 논문에서 제안한 그레이 기반 gamma-cut NN 대체법은 그레이 기반 k-NN 대체법의 가장 좋은 방법과 비슷한 결과를 나타내고 있다. 제안한 그레이 기반 gamma-cut NN 대체법은 Huang & Lee(2004)의 대체법과 평균대체법보다 좋은 결과를 나타낸다.

영문 초록

The number of nearest neighbor in grey based k-NN imputation method was determined by selecting equivalent numbers of k that corresponds to the order of largest numbers in grey rational grade to each case. It is important to choose k since the performance of k affects the distance based k-NN and grey based k-NN. In order to resolve this problem, a new grey based gamma-cut NN was suggested and this determines the number of nearest neighbor. This method differentiates the number of nearest neighbor on each case. In this study however, the suggested gamma-cut NN showed as equivalent efficiency as the best performance of grey based k-NN. The suggested grey based gamma-cut NN imputation method demonstrated a better performance than Huang & Lee(2004) and the mean imputation method.

목차

1. 서론

2. γ-cut 근접 이웃( γ-cut NN)

3. 그레이 기반 NN 접근을 이용한 대체법

4. 모의실험

5. 결론

참고문헌

키워드

그레이 관계 등급 대체법 k-근접이웃 gamma-cut 근접이웃 Grey Relational Grade Imputation Method k-NN gamma-cut NN