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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 제28권 제1호(B)
발행연도
2001.4
수록면
538 - 540 (3page)

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PCA는 다변수 데이터 해석법 중 가장 널리 알려진 방법 중 하나로 많은 응용을 가지고 있다. 그런데, PCA는 선형 모델이어서 비선형 구조를 분석하는데 효과적이지 않다. 이를 극복하기 위해서 PCA의 조합을 이용하는 PCA 혼합 모형이 제안되었다. PCA 혼합 모형의 핵심은 구조 선택, 즉 mixture 요소의 수와 PCA 기저의 수의 결정 인데 그의 체계적인 결정 방법이 필요하다. 본 논문에서는 단순화된 PCA 혼합 모형과 이를 위한 효율적인 구조 선택 방법을 제안한다. 각각의 mixture 요소 수에 대해서 모든 PCA 기 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. PCA 혼합 모형

3. 파리미터 학습과 구조 선택

4. 실험 결과 및 분석

5. 결론

6. 참고문헌

참고문헌 (0)

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