러프집합과 계층적 분류구조를 이용한 데이터마이닝에서 분류지식발견

초록

본 논문은 제어 시스템에서 규칙기반과 데이터 마이닝에서의 분류규칙의 명료함에 대해 다룬다. 대용량의 데이터로부터 유용한 정보를 얻어내는 데이터 마이닝은 중요한 이슈가 되고 있다. 인공지능에 기반을 둔 데이터 마이닝 분류기법에는 신경망, 의사결정나무 등 여러 가지가 있지만 그 결과는 명확하고 이해하기 쉽고 분류규칙이 간단명료해야 한다. 러프집합이론은 불충분하고 비일관적인 데이터로부터 의미있는 지식을 추출하는데 효과적인 기법이고, 다양한 속성들을 효과적으로 사용함으로써 분류와 근사화에 대한 좋은 해법을 제시한다. 본 논문에서는 러프집합이론의 근사화를 이용하여 알갱이 속에 숨겨져 있는 지식들을 찾아내는데 있어 효과적인 접근을 하였으며, 최상위 레벨에 코어를 적용하여 계층적 분류를 함으로써 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 하였다. 제안된 분류방법은 정보시스템의 해석을 용이하게 하고 최소의 분류규칙을 만든다.

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