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An Optimized Decision Trees Approach for Knowledge Discovery Using Orthogonal Radom Matrix Projection with Outlier Detection
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- 발행기관
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) 바로가기
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- 간행물
- International Journal of Database Theory and Application SCOPUS 바로가기
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- 통권
- Vol.9 No.3 (2016.03)바로가기
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- 페이지
- pp.87-94
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A271285
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
- 영어
- In data mining one of the challenging problems is how to handle high dimensional and complex datasets. Decision trees when applied to high dimensional and complex datasets produce decision trees which are very complex in nature and thereby reducing generalization. To address this issue we propose an algorithm know as Radom Matrix Projection with Outlier Detection (RMPOD). The proposed algorithm is validated on 24 UCI datasets against accuracy and tree size metrics. The results of the proposed algorithm with compared algorithm suggest an improvement in accuracy and tree size for better generalization.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Literature Review
3. Radom Matrix Projection with Outlier Detection (RMPOD)
4. Experimental Design and Algorithms Compared
5. Results and Discussions
6. Conclusion
Acknowledgments
References
키워드
Classification decision trees random projection outlier detection RMPOD저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 보안공학연구지원센터(IJDTA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJDTA)]
- 설립연도
- 2006
- 분야
- 공학>컴퓨터학
- 소개
- 1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
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- 간행물명
- International Journal of Database Theory and Application
- 간기
- 격월간
- pISSN
- 2005-4270
- 수록기간
- 2008~2016
- 십진분류
- KDC 505 DDC 605
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