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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 한국지능시스템학회 논문지 제19권 제1호
발행연도
2009.2
수록면
90 - 95 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2009

자료별 분류분석(DDA)에 의한 특징추출
박명수 ,  최진영 한국지능시스템학회 논문지 2009.02 학술저널

2008

자료별 분류분석(DDA)에 의한 특징추출
박명수 ,  최진영 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2008.10 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문은 선형차원감소(Linear Dimensionality Reduction)을 위해 널리 이용되고 있는 특징추출 알고리듬인 선형판별분석(Linear Discriminant Analysis)의 문제점을 해결할 수 있는 새로운 특징추출 알고리듬을 제안한다. 선형판별분석에 포함되는 평균-자료 간 거리 및 평균-평균 간의 거리에 기반한 분산행렬은 역행렬 연산, 계수의 제한 등으로 인하여 계산상의 문제와 추출되는 특징의 수가 제한되는 한계를 가지고 있다. 또한 자료의 집단이 단일 모드의 정규 분포로부터 얻어진 것으로 가정되며 그렇지 않은 경우에 대해서는 적절한 결과를 얻을 수 없다. 본 논문에서는 자료-자료 간의 거리에 기반하고 적절하게 가중치가 추가된 새로운 행렬을 정의하였으며, 이에 기반하여 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 그럼으로써 앞서 선형판별분석의 여러 문제를 해결하고자 시도하였다. 제안된 방법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.
#선형차원감소 #선형판별분석 #자료별판별분석 #자료-자료간 거리 #비정규 분포 자료 #Linear dimentionality reduction #linear discriminant analysis #data discriminant analysis #distance between individual data #non-normally distributed data

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 자료별 분류분석
3. 실험 및 결과
4. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
1. [단행본] - I. T. Jolliffe / 1986 / Principal Component Analysis / Springer-Verlag google schola 2. [단행본] - K. Fukunaga / 1990 / Introduction to Statistical Pattern Recognition / Morgan-Kaufmann google schola 3. [학술지(정기간행물)] - P. N. Belhumeur / 1997 / Eigenfaces vs. fisherfaces: recognition using class specific linear projection / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 19 (7) : 711 ~ 720 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - H. Yu / 2001 / A direct LDA algorithm for high dimensional data with application to face recognition / Pattern Recognition 34 : 2067 ~ 2070 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - M. Sugiyama / 2007 / Dimensionality reduction of multimodal labeled data by local Fisher discriminant analysis / Journal of Machine Learning Research 8 : 1027 ~ 1061 google schola

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