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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2013.7
- 수록면
- 1,905 - 1,908 (4page)
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분류 문제에 있어서 차원 감소는 고차원 데이터를 다루는 많은 분야에서 중요한 문제이다. Linear discriminant analysis (LDA)는 예전부터 널리 사용된 기법으로, between-class scatter를 maximize 하며 동시에 within-class scatter를 minimize 하는 transformation을 찾는다. 본 논문에서는 LDA와 특정 dependent variable matrix를 사용하는 least squares (LS) 기법과의 등가성을 보인다. 즉, LDA의 해와 이러한 LS의 해는 같은 range를 가진다. 이러한 LS의 해는 data를 class label에 따라 clustering하는 직관적인 해석을 제공한다.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경
Ⅲ. 본론
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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