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논문 기본 정보
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- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2008 가을 학술발표논문집 제35권 제2호(C)
- 발행연도
- 2008.10
- 수록면
- 431 - 434 (4page)
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데이터 마이닝이나 패턴 인식 분야에서, 입력 데이터를 기반으로 감독학습(supervised learning)을 하는 방법은 보통 클래스 라벨 정보를 가지고 있는 데이터를 이용하여 분류기를 학습한다. 하지만, 클래스 라벨 정보를 가진 데이터 수집이 용이하지 않고, 또한 데이터 처리 비용이 높은 경우가 많이 있다. 그래서 클래스 라벨 정보가 없는 데이터를 포함하여 학습하는 방법인 semi-supervised 기법이 고안되었다. 본 논문에서는 차원감소의 여러 가지 방법 중 UDP(Unsupervised Discriminant Projection)라는 방법을 semi-supervised 기법으로 확장시켜 보았다. 그리고 다른 차원 감소의 방법들과 비교하여 semi-supervised UDP가 가지는 강점과 성능을 실험을 통하여 증명하였다.
목차
요약
1. 서론
2. Unsupervised Discriminant Projection (UDP)
3. Semi-Supervised UDP
4. 실험
5. 결론
6. 참고문헌
참고문헌 (0)
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