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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Gyemin Lee (서울과학기술대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.42 No.1
발행연도
2015.1
수록면
86 - 92 (7page)

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레벨 셋 트리는 다차원에 정의된 확률 밀도 함수를 표현하는데 유용하다. 복잡한 데이터의 구조를 트리 형태로 시각화하여 데이터의 형태를 효율적으로 파악할 수 있으며 클러스터링 분석에 효과적으로 이용할 수 있다. 본 논문에서는 미지의 확률 밀도 함수에서 생성된 데이터 샘플로부터 레벨 셋 트리를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 레벨을 0에서부터 무한대로 증가시키며 밀도 함수의 각 레벨 셋을 추정하고, 이로부터 레벨 셋 트리를 생성한다. 이를 위해 본 논문에서는 one-class 서포트 벡터머신 (OC-SVM)을 이용하여 직접적으로 레벨 셋을 추정한다. 이때 다양한 레벨 값에 대해 OC-SVM 학습을 반복해야 하는데, OC-SVM 솔루션 path 알고리즘을 통해 빠른 시간 안에 모든 레벨값에 해당하는 레벨 셋를 추정할 수 있다.
#one-class 서포트 벡터 머신 #레벨 셋 트리 #솔루션 path 알고리즘 #클러스터링 #데이터 시각화 #one-class support vector machines #level set tree #solution path algorithm #clustering #visualization

목차

요약
Abstract
1. Introduction
2. One-Class Support Vector Machines
3. OC-SVM Solution Path Algorithm
4. Level Set Tree Algorithm
5. Experiments
6. Conclusion
References

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [단행본] - J. A. Hartigan / 1975 / Clustering Algorithms / John Wiley google schola 2. [학술지(정기간행물)] - W. Stuetzle / 2003 / Estimating the cluster tree of a density by analyzing the minimal spanning tree of a sample / Journal of Classification 20 : 25 ~ 47 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - C. Scott / 2006 / Learning minimum volume sets / Journal of Machine Learning Research 7 : 665 ~ 704 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - D. M. J. Tax / 1999 / Support vector domain description / Pattern Recognition Letters 20 : 1191 ~ 1199 google schola 5. [학술지(정기간행물)] - B. Scholkopf / 2001 / Estimating the support of a high-dimensional distribution / Neural Computation 13 : 1443 ~ 1472 google schola

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