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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2010.6
- 수록면
- 305 - 311 (7page)
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Clustering analysis is an unsupervised learning technique for partitioning objects into several clusters so that objects within a cluster have similarity in comparison to one another, but are dissimilar to objects in other clusters. Traditional clustering methods assign all objects into one of the clusters, but in this paper, we assume that noise data are present which do not belongs to any clusters. Assuming the data follows a mixture of Gaussian distributions, the parameters of the mixture model are estimated from the EM algorithm. We calculate the p-value through Monte Carlo method using the estimated probability density function and estimate positive false discovery rate (pFDR). By the proposed procedure, the objects are clustered and classified into data or noise simultaneously according to the specified pFDR. We apply the proposed method to real data and simulation data, which shows that it performs reasonably by controlling the false discovery rate.
목차
Abstract
1. 서론
2. 제안 방법
3. 실험
4. 결론
Acknowledgement
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