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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
- 발행연도
- 2008.10
- 수록면
- 370 - 373 (4page)
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Gaussian process classifiers (GPCs) are fully statistical kernel classification models which have a latent function with Gaussian process prior. We propose a pseudo-density estimation method based on a latent function of a one-class Gaussian process classifer. Through simulation we show that a latent function of a one-class Gaussian process classifier represents topology of the pseudo-density This pseudo-density could be applied to clustering.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Gaussian Process Classification
3. EP for GPC
4. Pseudo-density Estimation with One-class GPCs
5. Simulation Results
6. Conclusion
Acknowledgement
References
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