연구에 참고한 논문들 리스트를 정리합니다.

[09.08.24] Instability of decision tree classification algorithms (보기 : http://ai-times.tistory.com/329)

결정트리와 다중공선성에 대한 주제로 검색한 논문이다. DODD 를 통한 해외 박사논문이며 University of Illinois at Urbana-Champaign 에서 2001년 수여된 논문이다.

(주제) 다중공선성에 견고한 결정트리, 데이터마이닝 분석

[1] Facing Multicollinearity in Data Mining (보기: http://ai-times.tistory.com/148)
이 논문에서는 다중공선성의 특성이 데이터마이닝 분석 기법들에 미치는 영향에 대해서 조사하였다. MLP 등의 비모수적 알고리즘들은 다중공선성에 견고한 반면, CART 등의 결정트리 알고리즘은 그렇지 못함을 제시하고 있다.

[2] Input Data for Decision Tree (보기 : http://ai-times.tistory.com/149)

결정트리 알고리즘에 입력 데이터의 특성이 미치는 영향을 연구하였다. (1) 비선형성 (2) 다중공선성 (3) 공분산성 (4) 이상치 의 4가지 상태를 실험을 통해 연구하였다. 특히 다중공선성은 결정트리 알고리즘에 부정적 영향을 주는 것, 그리고 변수 제거가 해결책이 되지 않음을 설명한다. 

[3] Extacting Decisioin Tree from Trained Neural Network (보기: http://ai-times.tistory.com/150 )
신경망 모델을 통해서 결정트리를 생성하는 방법을 제안합니다. 결정트리의 장점(설명력, 규칙도출)과 신경망의 장점(데이터 특성에 견고함 즉 유연함, 높은 정확도)을 결합하기 위한 방법입니다.

[4] 지지벡터머신을 이용한 결정트리 (보기: http://ai-times.tistory.com/151)
백터머신을 사용하여 결정트리를 생성하는 방법입니다. 이 논문 역시 다중공선성 등 데이터의 특성에 약한 ID3 계열의 결정트리 알고리즘을 보완하기 위한 논문입니다.  

[5] 다중공선성 상태의 주성분회귀와 능형회귀 (보기: http://ai-times.tistory.com/152
다중공선성이 회귀분석에 미치는 영향과 이를 해결하기 위한 능형회귀를 설명한다. 

[6] 상호작용효과를 포함한 다중회귀분석에서 주효과의 검증에 대한 연구 (1994년 서울대 경영학과 이유재)
(보기: http://ai-times.tistory.com/154)

[7] 능형회귀에서의 로버스트한 K의 선택 방법 (보기: http://ai-times.tistory.com/153)


< 결정트리 비교 및 활용에 관한 논문들 >

[1] 결정트리 비교 연구 (CHAID와 CART 비교) (보기 : http://ai-times.tistory.com/155)

1999년 논문으로 통계학 기반의 대표적인 결정트리 알고리즘인 CHAID와 CART에 대해서 비교한 논문입니다. 데이터를 가지고 분석한 결과를 비교합니다.  

[2] 대졸자의 취업에 대한 CHAID 분석 (보기 : http://ai-times.tistory.com/156)







 

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by 에이아이 2009.08.24 18:47
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