Prototype Reduction Schemes와 Mahalanobis 거리를 이용한 Relational Discriminant Analysis

김상운

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김상운

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-CI 전자공학회논문지 CI편 제43권 제1호

발행연도: 2006.1

수록면: 9 - 16 (8page)

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RDA(Relational Discriminant Analysis)는 패턴의 특징벡터 대신에 학습 패턴을 대표하는 프로토타입들과의 비유사도 벡터에 기반하여 식별기를 설계하는 방법이다. 따라서 RDA 식별기의 성능은 프로토타입을 선택하는 방법과 비유사도를 측정하는 방법에 따라 결정된다. 본 논문에서는 PRS(Prototype Reduction Schemes)를 이용하여 프로토타입을 추출한 다음, 샘플 벡터들간의 마할라노비스 거리에 의한 상관행렬로 RDA의 식별성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 인공 데이터 및 실-생활 데이터를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법의 식별성능이 기존의 방법에 비하여 개선되었음을 확인하였다.

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[학술지(정기간행물)] - / 1990 / Introduction to Statistical Pattern Recognition

[학술지(정기간행물)] - / Aug.2004. / An optimization criterion for generalized discriminant analysis on undersampled problems 26 (8) : 982 ~ 994

[학술지(정기간행물)] - / 1999 / Relational discriminant analysis 20 : 1175 ~ 1181

[학술지(정기간행물)] - / 2002 / Dissimilarity representations allow for buiilding good classifiers 23 : 943 ~ 956

[학술지(정기간행물)] - / Apr.2005 / On properties of nearest neighbor classifiers for high-dimensional patterns in dissimilarity-based classification 11 (4) : 813 ~ 817

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김상운

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