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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제2호
발행연도
2007.4
수록면
220 - 225 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

주요성분분석과 상호정보 추정에 의한 입력변수선택
조용현 ,  홍성준 한국지능시스템학회 논문지 2007.04 학술저널

2006

주요성분분석과 상호정보 추정에 의한 입력변수선택
조용현 ,  홍성준 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.11 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 주요성분분석과 상호정보 추정을 조합한 입력변수선택 기법을 제안하였다. 여기서 주요성분분석은 2차원 통계성에 기반을 둔 기법으로 입력변수 간의 종속성을 빠르게 제거하여 과추정을 방지하기 위함이고, 상호정보의 추정은 적응적 분할을 이용하여 입력변수의 확률밀도함수를 계산함으로써 변수상호간의 종속성을 좀 더 정확하게 측정하기 위함이다. 제안된 기법을 각 500개 샘플의 7개 신호를 가지는 인위적인 문제와 각 55개 샘플의 24개의 신호를 가지는 환경오염신호를 대상으로 각각 실험한 결과, 빠르고 정확한 변수의 선택이 이루어짐을 확인하였다. 또한 주요성분분석을 수행하지 않을 때와 정규분할의 상호정보 추정 때보다 제안된 방법은 각각 우수한 선택성능이 있음을 확인하였다.
#주요성분분석 #상호정보추정 #입력변수선택 #적응분할 #정규분할 #Principal Component Analysis #Mutual Information Estimation #Input Variable Selection Adaptive Partition #Regular Partition

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 주요성분분석과 상호정보 추정
3. 실험 및 결과 고찰
4. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - T. Trappenberg / Jan.2006 / Input Variable Selection : Mutual Information and Linear Mixing Measures 1 (8) : 37 ~ 46 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - A. Back / Jan.1999 / Input Variable Selection Using Independent Component Analysis and Higher Order Statistics google schola 3. [학술지(정기간행물)] - A. Back / 1999 / Input Variable Selection Using Independent Component Analysis : 1 ~ 5 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - A. Back / March.2001 / Selecting Inputs for Modelling Using Normalized Higher Order Statistics and Independent Component Analysis 12 (3) : 612 ~ 617 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - K. I. Diamantaras / 1996 / Principal Component Neural Networks : Theory and Applications google schola

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