이웃 입자 기반 특징 선택 장치 및 그 방법이 개시된다. 이웃 입자 기반 특징 선택 방법은 변수들을 초기화하는 단계; 샘플 데이터의 이웃 입자(Neighborhood granule)를 생성하는 단계; 샘플 데이터들 각각의 이웃 입자성(neighborhood granularity)를 정의하는 단계; 상기 이웃 입자를 이용하여 상기 샘플 데이터들 각각의 이웃 근사치(neighborhood approximations)를 정의하는 단계; 상기 이웃 근사치와 상기 샘플 데이터들의 집합을 이용하여 조건 속성의 의존도(dependency degree)를 계산하는 단계; 및 상기 의존도가 가장 큰 조건 속성을 상기 샘플 데이터들을 분류하기 위한 후보 특징으로 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
Research Interests
Data Mining & Machine Learning for Text & Multimedia; Brain-Sense-ICTConvergence Computing; Computational Olfaction Measurement; Simulation&Modeling