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저자정보
신용준 (충남대학교) 박정희 (충남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2009 가을 학술발표논문집 제36권 제2호(C)
발행연도
2009.11
수록면
348 - 353 (6page)

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차원 감소는 데이터 마이닝이나 기계학습의 매우 중요한 분야 중 하나이다. 다양한 차원 감소 기법 중에서 같은 데이터를 각각 다른 특징으로 표현하는 데이터 셋이 존재 할 때 클래스 정보를 이용한 상관관계 기반의 특징융합 기법인 DCCA(Discriminative Canonical Correlation Analysis)가 최근에 제안되었다. 본 논문에서는, 먼저 DCCA와 선형 차원 감소 방법인 LDA(Linear Discriminant Analysis) 사이의 관계를 설명하고, DCCA의 성능을 향상시키기 위해 클래스 내 데이터 분포를 반영하는 새로운 방법을 제안한다. 숫자 이미지 데이터를 이용한 분류 실험을 통해 일반적인 DCCA와 정확도를 비교하여 성능이 우수함을 입증한다.

목차

요약
1. 서론
2. LDA, CCA, DCCA 설명과 목표함수
3. DCCA와 LDA의 관계분석
4. 개선된 메소드
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌

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