선형, 비선형 차원 축소 기법을 사용한 빅데이터의 시각화

김준석; 윤주상

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김준석 (Institute for Basic Science) 윤주상 (Dong-Eui University)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제23권 제12호(통권 제177호)

발행연도: 2018.12

수록면: 21 - 26 (6page)

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As the large amount of data can be efficiently stored, the methods extracting meaningful features from big data has become important. Especially, the techniques of converting high- to low-dimensional data are crucial for the ’Data visualization’. In this study, principal component analysis (PCA; linear dimensionality reduction technique) and Isomap (non-linear dimensionality reduction technique) are introduced and applied to neural big data obtained by the functional magnetic resonance imaging (fMRI). First, we investigate how much the physical properties of stimuli are maintained after the dimensionality reduction processes. We moreover compared the amount of residual variance to quantitatively compare the amount of information that was not explained. As result, the dimensionality reduction using Isomap contains more information than the principal component analysis. Our results demonstrate that it is necessary to consider not only linear but also nonlinear characteristics in the big data analysis.

#Dimensionality reduction #Principal component analysis #Isomap #Residual variance

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[학술지(정기간행물)] - 김용대 / 2013 / 빅데이터와 통계학 / 한국데이터정보과학회지 24 (5) : 959 ~ 974

[학술지(정기간행물)] - Park, H-J / 2013 / Big Data and Its Refining Technology / Korean Society of Computer Information Review 21 (1) : 1 ~ 8

[학술지(정기간행물)] - Kim, ST / 2012 / 3 Elements for the Successful Big Data Usage:Resources, Technology, Man Power / IT & Future Strategy 3

[학술지(정기간행물)] - Pereira, F. / 2009 / Machine learning classifiers and fMRI: a tutorial overview / Neuroimage 45 (1) : S199 ~ S209

[학술지(정기간행물)] - Lee, J-H / 2014 / Trends of Big Data Use in Medical Field / Information and Communications Magazine 32 (1) : 63 ~ 75

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