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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제7권 제5호
발행연도
2005.1
수록면
1,605 - 1,614 (10page)

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최근 차원축소된 고차원 특질변수를 사용하는 정규혼합모형의 적합을 위해 인자분석자 정규혼합모형이 자주 사용된다. 그런데 많은 응용문제에서 자료들이 한 곳에 저장되어있기 보다는 여러 서버에 분할 저장되어있는 경우가 많다. 이런 분할자료들을 한 곳에 모으기는 현실적으로 어려울 뿐 아니라, 설혹 가능하다 하더라도 병합된 자료가 너무 대용량이어서 모형적합을 위해 EM 알고리즘을 사용이 거의 불가능할 경우가 있다. 이런 경우 병합된 자료를 일괄 처리하기보다는 분할된 자료집단을 연속적으로 방문하면서 처리하는 방법을 고려하거나 병합된 자료를 몇 개의 블록으로 분할하여 처리하는 것이 현실적이다. 이러 경우 incremental 타입의 알고리즘이 필요하다. 이에 본 논문에서는 인자분석자 정규혼합모형의 적합을 위해 사용되는 AECM 알고리즘의 incremental EM 타입을 제시하며, 그 타당성과 수렴성질을 조사한다.
#대용량/분산 데이터셋 #인자분석자 혼합모형 #incremental EM #AECM. #incremental EM #large/distributed dataset #AECM algorithm #normal mixtures of factor analyzer.

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/ 1997 / The EM algorithm for factor analyzers The University of Toronto to (nto) google schola / 1997 / The EM algorithm-an old folk song sung to a fast new tune 59, : 511 ~ 567 google schola / 1998 / A view of the EM algorithm that justifies incremental In Learning in Graphical Modelsand other variants^I^Jordan : 355 ~ 368 google schola / 1999 / Brioad patterns of gene expression revealed by clustering analysis of tumot nad normal colon tissues probed by oligonucleotide arrays : 10101 ~ 10106 google schola / 2002 / A mixtur model-based approach to the clustering of microarray expression data Vol. 18 : 413 ~ 422 google schola

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