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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이경훈 (충남대학교) 박정희 (충남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.1
발행연도
2018.1
수록면
69 - 75 (7page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.1.69

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시간에 따라 순차적으로 들어오는 스트리밍 데이터에서는 전체 데이터 셋을 한꺼번에 모두 이용하는 배치 학습에 기반한 차원축소 기법을 적용하기 어렵다. 따라서 스트리밍 데이터에 적용하기 위한 점층적 차원 감소 방법이 연구되어왔다. 이 논문에서는 최소제곱오차해를 통한 점층적 선형 판별 분석법을 제안한다. 제안 방법은 분산행렬을 직접 구하지 않고 새로 들어오는 샘플의 정보를 이용하여 차원 축소를 위한 사영 방향을 점층적으로 업데이트한다. 실험 결과는 이전에 제안된 점층적 차원축소 알고리즘과 비교하여 이 논문에서 제안한 방법이 더 효과적인 방법임을 입증한다.
#스트리밍 데이터 #점층적 차원 감소 방법 #최소제곱오차해 방법 #선형 판별 분석법 #Streaming data #Incremental dimension reduction method #Minimum squared error solution #Linear discriminant analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 최소제곱오차해를 통한 선형판별분석
4. 제안 방법
5. 실험 결과
6. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
R. O. duda, P. E. Hart, and D. G. Stork, Pattern Classification, 2nd Ed., Wiley-interscience, New York, 2001. J. Weng, Y. Zhang, and W. S. Hwang, Candid covariance-free incremental principal component analysis, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 25, No. 8, pp. 1034- 1040, 2003. Y. Zhang, and J. Weing, Convergence analysis of complementary candid incremental principal component analysis, Michigan State University, 2001. S. Pang, S. Ozawa, and N. Kasabov, Incremental linear discriminant analysis for classification of data streams, IEEE transactions on Systems, Man, and Cybernetics, part B(Cybernetics), Vol. 35, No. 5, pp. 905-914, 2005. R. K. Agrawal, and A. Chaudhary, Modified incremental linear discriminant analysis for face recognition, Bharati Vidyapeeth's Institute of Computer Applications and Management, pp. 37, 2009.

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