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근적외선 분광 데이터 예측 모형을 위한 데이터 마이닝 기법의 성능비교
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초록
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본 논문에서는 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법을 비교하여 보여준다. 이 비교의 목적은 선형형태를 보유한 근적외선 분광 데이터의 분석에 사용할 수 있는 적합한 예측 방법을 찾기 위해서이다. 두 가지 데이터 마이닝 방법 론인 주성분 회귀법과 부분최소자승 회귀법이 비교되어 질 것이다. 본 논문에서는 부분최소자승 회귀법은 주성분 회귀법과 비교했을 때 약간 나은 예측능력을 가진 결과를 보여준다. 주성분 회귀법에서 50개의 주성분이 모델을 생 성하기 위해서 사용지만 부분최소자승 회귀법에서는 12개의 잠재요소가 사용되었다. 평균제곱오차가 예측능력을 측 정하는 도구로 사용되었다. 본 논문의 근적외선 분광데이터 분석에 따르면 부분최소자승회귀법이 선형경향을 가진 데이터의 예측에 가장 적합한 모델로 판명되었다.
목차
요약
1. Introduction
2. Methodology
2.1 Principle Component Regression
2.2 Partial Least Squares Regression
3. Experiment and Results
3.1 Data Description
3.2 Principal Component Regression
3.3 Partial Least Squares Regression
4. Conclusion
5. References
1. Introduction
2. Methodology
2.1 Principle Component Regression
2.2 Partial Least Squares Regression
3. Experiment and Results
3.1 Data Description
3.2 Principal Component Regression
3.3 Partial Least Squares Regression
4. Conclusion
5. References
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