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논문 기본 정보

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저널정보
대한전기학회 정보 및 제어 논문집 2006 정보 및 제어 심포지엄 논문집
발행연도
2006.4
수록면
90 - 92 (3page)

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기존의 Support Vector Data Description (SVDD) 방법은 학습 데이터의 개수가 증가함에 따라 학습 시간이 지수 함수적으로 증가하므로, 대량의 데이터를 학습하는 데에는 한계가 있었다. 본 논문에서는 학습 속도를 빠르게 하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 이용하는 SVDD 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 decomposition 방법과 유사하게 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 학습 데 ... 전체 초록 보기
#KMSVDD #SVDD(support vector data description) #K-means clustering #decomposition method

목차

Abstract
1. 서론
2. KMSVDD
3. 결과
4. 결론
참고문헌

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