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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
허경용 (University of Florida) 우영운 (동의대학교) 김성훈 (경북대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제14권 제5호
발행연도
2010.5
수록면
1,093 - 1,102 (10page)

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주성분 분석(PCA)은 데이터의 차원을 줄이면서 최대의 데이터 변이를 보존하는 기법으로 차원 축소나 피처 추출을 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 PCA는 잡음에 민감한 단점이 있으며, 이러한 잡음 민감성을 해결하기 위해 여러 가지 PCA 변형이 제안되었다. 그 중 robust fuzzy PCA(RF-PCA)는 퍼지 소속도를 사용하여 잡음의 영향을 효과적으로 줄일 수 있음이 입증되었다. 하지만 RF-PCA 역시 몇 가지 문제점이 있고, 수렴성이 그 중 하나이다. RF-PCA는 소속도와 주성분을 갱신할 때 서로 다른 목적 함수를 사용하므로 수렴 속도가 느리고 구해지는 해가 국부 최적해임을 보장하지 않는다. 이 논문에서는 RF-PCA의 문제점을 해결하기 위해 하나의 목적 함수를 이용해 소속도와 주성분을 갱신할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법, RF-PCA2는 반복 최적화를 이용함으로써 국부 최적해에 수렴함을 보장하며, RF-PCA에 비해 빠른 수렴 속도를 가지고, 잡음 민감성이 줄어든다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
#주성분 분석 #퍼지 소속도 #수렴성 #잡음 민감성 #Robust 퍼지 PCA #Principal Component Analysis #Fuzzy Membership #Convergence Property #Noise Sensitivity #Robust Fuzzy PCA

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 향상된 Robust Fuzzy PCA
Ⅲ. 실험 결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [단행본] - I. T. Jolliffe / 2002 / Principal Component Analysis, 2nd Edition / Springer google schola 2. [단행본] - P. Rousseeuw / 1985 / Multivariate estimation with high breakdown point / Mathematical Statistics and Applications B : 283 ~ 297 google schola 3. [학술대회논문] - C.-D. Lu / 2004 / A robust kernel PCA algorithm / Proceedings of the 3rd International Conference on Machine Learning and Cybernetics : 3084 ~ 3087 google schola 4. [학술대회논문] - C. Lu / 2003 / Adaptive robust kernel PCA algorithm / Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing : 621 ~ 624 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - G. Heo / 2009 / RKF-PCA: Robust kernel fuzzy PCA / Neural Networks 22 (5) : 642 ~ 650 google schola

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