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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
조현주 (투이컨설팅) 정여진 (국민대학교) 김영민 (경북대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제29권 제2호
발행연도
2018.3
수록면
327 - 337 (11page)
DOI
10.7465/jkdi.2018.29.2.327

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

커널 밀도 추정치를 이용한 유한혼합모형의 초기화 방법과 모형기반 군집분석에의 응용
조현주 ,  정여진 ,  김영민 한국데이터정보과학회지 2018.03 학술저널
커널 밀도 추정치를 이용한 모형 기반 군집분석의 초기화 방법 : 기업 부도 빅데이터를 이용하여
조현주 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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유한 혼합 모형은 확률 모형에 기반한 군집분석을 위해 다양하게 활용되고 있다. EM 알고리즘은 유한혼합모형과 같이 숨겨진 구조의 모형의 최대우도추정량을 계산하는데 널리 쓰인다. 하지만 EM 알고리즘은 초기 값에 따라 그 성능이 좌우되어 우도함수의 최대값이 아닌 고정점으로 수렴하거나 수렴 속도가 느려질 가능성이 있다. 본 연구에서는 커널 밀도 추정치의 정점의 위치를 사용하여 유한 혼합모형의 모수 추정을 위한 EM 알고리즘을 초기화 하는 방법을 제안한다. 기존의 무작위 초기화에 기반한 방법들과 비교하여 모의실험을 통해 본 연구에서 제안하는 초기화 방법이 우도함수의 최대값을 찾는데 더 우월함을 확인한다. 또한 추정된 유한확률모형을 기반으로 한 군집분석을 기업부도 데이터에 적용하여 보다 나은 군집 결과를 가져옴을 보여준다.
#모형기반 군집분석 #유한혼합모형 #초기화 #최대우도추정량 #EM 알고리즘 #EM algorithm #finite mixture model #initial value #maximum Likelihood Estimation #model-based clustering

목차

요약
1. 머리말
2. 선행연구
4. 모의실험
5. 기업부도 데이터에의 적용
6. 결론
References

참고문헌 (0)

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