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저자정보
손정우 (한국전자통신연구원) 전준기 (한국전자통신연구원) 이상윤 (한국전자통신연구원) 김선중 (한국전자통신연구원)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.43 No.6
발행연도
2016.6
수록면
686 - 691 (6page)

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본 논문에서는 다수의 특징, 특히 셋 이상의 특징을 가지는 데이터에 대한 분광 군집 방법인 적응형 분광 군집 방법을 소개하고, 적응형 분광 군집 방법의 성능을 시뮬레이션 데이터와 다중 언어 데이터를 이용하여 분석한다. 적응형 분광 군집 방법에서는 특징 간 서로 다른 정보들을 공유하여 데이터를 군집화함으로써 군집 성능을 높인다. 이때, 서로 다른 특징 간의 정보 공유를 효율적으로 하기 위해, 협업학습을 도입했다. 협업 학습에서는 각 특징이 서로 독립이 되도록 가중치를 학습하고, 학습된 가중치에 따라 정보를 전달한다. 이러한 과정을 통해 일반적인 특징 결합이나, 모든 특징 간 독립을 가정한 기존 협업학습 기반의 분광 군집에 비해 정보 공유의 효율성을 높인다. 실험에서는 시뮬레이션 데이터와 다중 언어문서 데이터를 이용하여 성능을 검증하였으며, 반복과정에서의 성능 변화와 정보 전달 결과 변화하는 모습을 제시함으로써 적응형 분광 군집 방법의 유의미한 성능 향상에 대해 분석하였다.
#군집화 #분광 군집 #다중 특징 데이터 #상관 계수 #clustering #spectral clustering #multiview data #co-relation coefficient

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 다중뷰 분광 군집화
3. 적응형 분광 군집 방법
4. 실험
5. 결론
References

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