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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.2
- 수록면
- 25 - 31 (7page)
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주성분 분석(PCA)은 차원 축소와 특징 추출을 위해 널리 사용되는 기법 중의 하나이지만 자승 오류의 사용으로 인해 잡음에 민감한 단점이 있다. 이러한 잡음 민감성을 개선하기 위해 다양한 방법이 소개되었고 그 중 improved robust fuzzy PCA(RF-PCA2)는 퍼지 소속도를 이용한 반복적 최적화 기법으로 다른 방법에 비해 우수한 성능을 보였다. 하지만 RF-PCA2 역시 국부적인 최적해에 빠질 수 있으며 그 원인 중 하나는 RF-PCA2 알고리듬이 소속도를 균일한 값으로 초기화시키기 때문이다. 또한 퍼지 소속도를 사용하고 있지만 여전히 목적함수가 자승 오류 최소화에 기초하고 있다는 사실도 그 원인이 된다. 이 논문에서는 RF-PCA2의 이러한 문제점을 개선한 RF-PCA3를 제안한다. 제안하는 알고리듬은 RF-PCA2의 목적 함수를 바탕으로 하고 있다. 여기에 PCA의 목적 함수를 추가하고 초기 소속도 값을 데이터의 분포로부터 계산함으로써 전역 최적해에 가까운 해를 얻을 수 있는 가능성을 높여준다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
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참고문헌 (11)
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1. [단행본] - I. T. Jolliffe / 2002 / Principal Component Analysis, 2nd Edition / Springer
2. [단행본] - P. Rousseeuw / 1985 / Multivariate estimation with high breakdown point / Mathematical Statistics and Applications B : 283 ~ 297
3. [학술대회논문] - C. D. Lu / 2004 / A robust kernel PCA algorithm / Proceedings of the 3rd International Conference on Machine Learning and Cybernetics : 3084 ~ 3087
4. [학술대회논문] - C. Lu / 2003 / Adaptive robust kernel PCA algorithm / Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing : 621 ~ 624
5. [학술지(정기간행물)] - 장석우 / 2009 / DTW와 PCA에 기반한 효과적인 필적 검증 / 한국컴퓨터정보학회논문지 14 (7) : 25 ~ 32
2. [단행본] - P. Rousseeuw / 1985 / Multivariate estimation with high breakdown point / Mathematical Statistics and Applications B : 283 ~ 297
3. [학술대회논문] - C. D. Lu / 2004 / A robust kernel PCA algorithm / Proceedings of the 3rd International Conference on Machine Learning and Cybernetics : 3084 ~ 3087
4. [학술대회논문] - C. Lu / 2003 / Adaptive robust kernel PCA algorithm / Proceedings of the IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing : 621 ~ 624
5. [학술지(정기간행물)] - 장석우 / 2009 / DTW와 PCA에 기반한 효과적인 필적 검증 / 한국컴퓨터정보학회논문지 14 (7) : 25 ~ 32
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