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Improving Classification Accuracy Using Missing Data Filling Algorithms for the Criminal Dataset

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Hybrid Information Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.9 No.4 (2016.04)바로가기
  • 페이지
    pp.367-374
  • 저자
    Cuicui Sun, Chunlong Yao, Lan Shen, Xiaoqiang Yu
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A272965

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
Predicting crime types by using classification algorithms can help to find factors affecting crimes and prevent crimes. Due to various reasons in the process of data collection, there are often a large number of missing values in actual criminal dataset, which seriously affects the classification accuracy. Therefore, based on mutual KNNI (K nearest neighbor imputation) algorithm and combined with GRA (Grey Relational Analysis) theory, a novel data filling algorithm called GMKNN is proposed in order to improve the classification accuracy. The algorithm replaces the Euclidean distance formula used in mutual KNNI algorithm with the Grey relational grade formula to eliminate the effect of noise from the nearest neighbors and effectively deal with the discrete attributes. By comparing with several popular data filling algorithms based on a real criminal dataset with lots of missing values, higher classification accuracy can be obtained by using GMKNN algorithm, which is up to 77.837%.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. GMKNN Algorithm
  2.1. MKNNI Algorithm
  2.2. GBWKNN Algorithm
  2.3. GMKNN Algorithm Description
 3. Experiments and Results
  3.1. Dataset Description
  3.2. Result Analysis
 4. Conclusions
 Acknowledgement
 References

키워드

Crime types Classification algorithms Classification accuracy Data filling algorithms.

저자

  • Cuicui Sun [ School of Information Science and Engineering Dalian Polytechnic University No.1, Qinggongyuan, Gan Jing Zi District, Dalian, 116034, P.R.China ]
  • Chunlong Yao [ School of Information Science and Engineering Dalian Polytechnic University No.1, Qinggongyuan, Gan Jing Zi District, Dalian, 116034, P.R.China ]
  • Lan Shen [ School of Information Science and Engineering Dalian Polytechnic University No.1, Qinggongyuan, Gan Jing Zi District, Dalian, 116034, P.R.China ]
  • Xiaoqiang Yu [ School of Information Science and Engineering Dalian Polytechnic University No.1, Qinggongyuan, Gan Jing Zi District, Dalian, 116034, P.R.China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
  • 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

  • 간행물명
    International Journal of Hybrid Information Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9968
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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