<LaTeX> C4.5 알고리즘 pseudo-code

졸업과제로 <Convolutional Neural Network를 이용한 소비자 외형 분석 및 메뉴 추천>이라는 긴 제목의 프로젝트를 진행중이다. 

굵직하게 쓰이는 기술들은 다음과 같다.

• 인공신경망 - Convolutional Neural Network 
• Haarcascade  얼굴 검출 알고리즘
• 의사결정트리 - C4.5 알고리즘
• Opencv 이미지 분석

착수보고서를 작성하면서 C4.5 알고리즘의 pseudo-code를 제시하기 위해 LaTeX 문법기반의 온라인 에디팅 및 컴파일링 서비스를 제공하는https://www.sharelatex.com 를 이용했다. 처음 작성하는 LaTeX라서 꽤 시간이 걸렸지만 깔끔한 이미지를 얻을 수 있었기에 보람된 시간이었다.

다음은 C4.5 알고리즘 pseudo-code를 LaTeX로 작성한 것이다.

\documentclass{article}
    
    \usepackage[utf8]{inputenc}
    \usepackage{geometry}
    \usepackage{algorithm}
    \usepackage{algpseudocode}
    \renewcommand{\algorithmicrequire}{\textbf{Input:}}
    
    \begin{document}
    
        % Insert the algorithm
        \begin{algorithm}
            \caption{C4.5}
            \label{c4.5}
            \begin{algorithmic}
                \Require{an attribute-valued dataset $D$}
                \If {$D$ is “pure” OR other stopping criteria met}
                \State{terminate}
                \EndIf
          \ForAll {attribute $a$ $\in$ $D$}
                \State {Compute information-theoretic criteria if we split on $a$}
                \EndFor
                \State {${a}_{best}$ = Best attribute according to above computed criteria}
          \State {${Tree}_{v}$ = Create a decision node that tests ${a}_{best}$ in the root}
          \State {${D}_{v}$ = Induced sub-datasets from $D$ based on ${a}_{best}$}
          \ForAll {${D}_{v}$}
          \State {${Tree}_{v}$ = C4.5(${D}_{v}$)}
          \State {Attach ${Tree}_{v}$ to the corresponding branch of Tree}
          \EndFor
          \
          \Return Tree
        \end{algorithmic}
        \end{algorithm}
    
    \end{document}
    
    

이 것을  위에 링크한 sharelatex 에서 컴파일하면 다음과 같은 pdf를 얻을 수 있다.