정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
스트리밍 데이터에 대한 적응적 점층적 분류기의 적용 |
| 영문제목(English Title) |
Application of an Adaptive Incremental Classifier for Streaming Data |
| 저자(Author) |
박정희
Cheong Hee Park
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 43 NO. 12 PP. 1396 ~ 1403 (2016. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
시간이 흐름에 따라 데이터 분포가 변하거나 관심 개념이 달라질 수 있는 스트리밍 데이터 분석에서 개념 변화에 적응해 나갈 수 있는 능력은 점층적 학습 과정에서 매우 중요하다. 이 논문에서는 개념변화를 가진 스트리밍 데이터에서 적응적 점층적 분류기를 위한 일반화된 프레임워크를 제안한다. 분류기에 의해 예측되는 신뢰도 벡터와 클래스라 벨벡터사이의 거리를 이용하여 분류기 성능 패턴을 나타내는 분포를 구성하고 컨셉 변화에 대한 가설 검정을 수행한다. 추정되는 p-값을 이용하여 오래된 데이터에 대한 가중치를 자동으로 조정하여 분류 기업데이트에 이용한다. 제안된 방법을 두가지 타입의 선형 판별분류기에 적용한다. 컨셉 변화를 가진 스트리밍 데이터에 대한 실험결과는 제안하는 적응적 점층적 학습방법이 점층적 분류기의 예측 정확도를 크게 향상시킴을 입증한다.
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영문내용
(English Abstract) |
In streaming data analysis where underlying data distribution may be changed or the concept of interest can drift with the progress of time, the ability to adapt to concept drift can be very powerful especially in the process of incremental learning. In this paper, we develop a general framework for an adaptive incremental classifier on data stream with concept drift. A distribution, representing the performance pattern of a classifier, is constructed by utilizing the distance between the confidence score of a classifier and a class indicator vector. A hypothesis test is then performed for concept drift detection. Based on the estimated p-value, the weight of outdated data is set automatically in updating the classifier. We apply our proposed method for two types of linear discriminant classifiers. The experimental results on streaming data with concept drift demonstrate that the proposed adaptive incremental learning method improves the prediction accuracy of an incremental classifier highly.
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| 키워드(Keyword) |
적응적점층학습
개념변화
스트리밍데이터
선형판별분석
adaptive incremental classifier
concept drift
streaming data
linear discriminant analysis
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