Classifier   분류기 (Classifier)

(2023-06-25)

Classification, Categorization, 분류 범주, 분류 영역, 범주 , 분류 , 범주화, 패턴 분류, Classification Clustering, 분류 군집화 비교


1. 분류, 군집화 비교

  ㅇ 분류 (Classification, Categorization)
     - 주어진 데이터를 어떤 부류(분류범주,분류영역,클래스,카테고리)에 속하는지를 판단하는 것

  ㅇ 군집화 (Clustering)
     - 주어진 데이터들을 비슷한 특성별로 모아 (여러 그룹으로 분할하면서) 큰 단위로 만들어 감

  ※ [참고용어]
     - 집합, 분할, 관계(동치관계,순서관계,함수관계 등), ...


2. 분류기 (Classifier)

  ㅇ 주어진 패턴을 어떤 부류에 할당시키는 장치/규칙/프로그램
     - 例 1) 여러 패턴 중 특정 패턴을 검출(Detection)하는 것
     - 例 2) 수많은 자료 중 질의에 적합한 것을 검색(Retrieval)하는 것
     - 例 3) 개별 패킷별로 중요도 등에 따라 패킷 분류화(Packet Classification)하는 것


3. 분류기의 단계 

  ㅇ (표현)  우선, 분류기 모델 선택을 함  (모델 선택 : model selection) (★)
  ㅇ (학습)  선택된 모델의 분류기를 학습 시킴 
  ㅇ (분류)  학습이 끝난 분류기에, 실제 입력 데이터를 분류 시킴
  ㅇ (성능 평가)  분류기 성능 평가


4. 분류기의 표현 모델

  ㅇ 분류기를 표현하는 수학모델들

  ㅇ 다항식에 의한 모델들의 例)
     - 결정 직선 (1차)
     - 결정 곡선 (2차)
     - 결정 곡선 (3차 이상)
     - 결정 초평면 (4차원 이상의 공간을 둘로 분할하는 평면)

  ㅇ 더욱 복잡한 결정 경계를 갖는 분류 방법론들의 例)
     - SVM (Support Vector Machine, 서포트 벡터 머신) : 커널 선택
     - 신경망 (Artificial Neutral Network, ANN) : 신경망의 크기 
        . 퍼셉트론 (선형 분류기), 다층 퍼셉트론 (비선형 분류기) 등   


5. 분류기의 알고리즘/방법 상의 구분

  ㅇ 질적 분류기  :  (질적 데이터에 적용)
     - 결정 트리
     - 스트링 인식기

  ㅇ 양적 분류기  :  (양적 데이터에 적용)
     - 베이시언 분류기(베이지안 분류기) (Bayesian Classifier)
        . 패턴이 입력되면, 범주별 사후 확률을 계산하고, 그들 중 가장 큰 값의 범주로 분류 
     - SVM (Support Vector Machine)
        . 분류 오류율의 최소화가 아닌, 여백 최대화에 중점을 둔 분류법
           .. 한 쪽 레이블(분류 표지,class label)에 치우치지 않고, 
           .. 여백을 최대로 하는 결정 경계를 찾는 이진 분류기
        . 서포트 벡터 : 결정경계로 부터 가장 가까이에 있는 학습데이터
     - kNN 알고리즘 (k - Nearest Neibor) 
        . 기계학습 알고리즘에서 가장 간단하고 이해하기 쉬움
        . 새로 입력된 데이터의 특정 범주 안의 레이블 데이터의 개수에 따라,
          레이블을 판별 ( k의 값에 따라 레이블이 달라짐 )
     - MLP (Multi Layer Perception, 다층 퍼셉트론)
        . 인공 신경망의 일종

패턴인식
   1. 패턴   2. 패턴 인식   3. 분류,군집화,분류기   4. 베이지안 분류  
기계학습
   1. 기계 학습   2. 기계학습 용어   3. 기계학습 종류   4. 인공 신경망 (ANN)   5. 분류   6. 군집화   7. 차원 축소   8. 서포트 벡터 머신 (SVM)  


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