차분진화 기반의 Support Vector Clustering

전성해

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자료유형: 학술저널

저자정보: 전성해

저널정보: 한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제5호

발행연도: 2007.10

수록면: 679 - 683 (5page)

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Vapnik의 통계적 학습이론은 분류, 회귀, 그리고 군집화를 위하여 SVM(support vector machine), SVR(support vector regression), 그리고 SVC(support vector clustering)의 3가지 학습 알고리즘을 포함한다. 이들 중에서 SVC는 가우시안 커널함수에 기반한 지지벡터를 이용하여 비교적 우수한 군집화 결과를 제공하고 있다. 하지만 SVM, SVR과 마찬가지로 SVC도 커널모수와 정규화상수에 대한 최적결정이 요구된다. 하지만 대부분의 분석작업에서 사용자의 주관적 경험에 의존하거나 격자탐색과 같이 많은 컴퓨팅 시간을 요구하는 전략에 의존하고 있다. 본 논문에서는 SVC에서 사용되는 커널모수와 정규화상수의 효율적인 결정을 위하여 차분진화를 이용한 DESVC(differential evolution based SVC)를 제안한다. DCI Machine Learning repository의 학습데이터와 시뮬레이션 데이터 집합들을 이용한 실험을 통하여 기존의 기계학습 알고리즘과의 성능평가를 수행한다.

#차분진화 #Support Vector Clustering #커널모수 #정규화상수

참고문헌 (19)

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1. [학술지(정기간행물)] - / 2002. / Support Vector Machines를 이용한 Convex 클러스터 결합 알고리즘 : 267 ~ 270

2. [학술지(정기간행물)] - / 2005. / 통계적 학습이론을 이용한 최적군집화

3. [학술지(정기간행물)] - / 2001. / Support Vector Clustering 2 : 125 ~ 137

4. [학술지(정기간행물)] - / 1998. / A Tutorial on Support Vector Machine for Pattern Recognition 2 (2) : 121 ~ 167

5. [학술지(정기간행물)] - / 2004 / A Validity Guided Support Vector Clustering Algorithm for Identification of Optimal Cluster Configuration : 3613 ~ 361

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전성해

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