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이 논문에서는 비유사도-기반 분류(dissimilarity-based classifications: DBC)를 효율적으로 수행할 수 있는 차원 축소 방법들을 비교 평가한 실험 결과를 보고한다. DBC에선 분류를 위해 대상 물체를 측정한 결과 값들(특징 요소들의 집합)을 이용하는 대신에 각 대상 물체들 사이의 비유사도를 측정하여 분류한다. 현재 DBC와 관련된 이슈들 중의 하나는 대규모 데이터를 취급할 경우에 비유사도 공간의 차원이 고차원으로 되는 문제가 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 현재 프로토타입 선택(prototype selection: PS)방법이나 차원 축소(dimension reduction: DR)방법을 이용하고 있다. PS는 전체 학습 데이터에서 프로토타입을 추출하여 비유사도 공간을 구성하는 방법이고, DR은 전체 학습 데이터로 먼저 비유사도 공간을 구성한 다음 이 공간의 차원을 축소하는 방법이다. 이 논문에서는 PS이나 DR 대신에, 학습 데이터에 대한 주성분 분석으로 적절한 차원의 고유 공간 (Eigen space: ES)을 구성한 다음, 이 고유 공간으로 매핑 된 벡터들 사이의 l<SUB>p</SUB>-놈(norm) 거리를 비유사도 거리로 측정하여 이용하는 DBC를 제안한다. 인터넷에 공개된 인공 및 실세계 데이터를 이용하여 최 근방 이웃 분류규칙으로 ES에서 수행한 DBC의 분류 성능을 측정한 결과, 고유공간의 차원을 적절하게 선정하였을 경우 PS와 DR를 이용한 DBC보다 분류 성능이 더 향상되었음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. DBC를 위한 차원 축소법
Ⅳ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (11)
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S. -W. Kim and R. P. W. Duin, “On optimizing dissimilarity-based classifier using multi-level fusion strategies (in Korean),” Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea, vol. 45, no. CI-5, pp. 15-24, 2008.
R. P. W. Duin, “The dissimilarity representation for finding universals from particulars by an anti-essentialist approach,” Pattern Recognition Letters, vol. 64, pp. 37–43, 2015.
J. Laub, V. Roth, J. M. Buhmann, and K. -R. Müller, “On the information and representation of non-Euclidean pairwise data,” Pattern Recognition, vol. 39, pp. 1815-1826, 2006.
S. -W. Kim and S. -H. Kim, “On optimizing dissimilarity-based classifications using a DTW and fusion strategies (in Korean),” Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea, vol. 47, no. CI-2, pp. 212-219, 2010.
E. Pekalska, R. P. W. Duin, and P. Paclik, “Prototype selection for dissimilarity-based classifiers,” Pattern Recognition, vol. 39, pp. 189-208, 2006.
R. P. W. Duin, “The dissimilarity representation for finding universals from particulars by an anti-essentialist approach,” Pattern Recognition Letters, vol. 64, pp. 37–43, 2015.
J. Laub, V. Roth, J. M. Buhmann, and K. -R. Müller, “On the information and representation of non-Euclidean pairwise data,” Pattern Recognition, vol. 39, pp. 1815-1826, 2006.
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E. Pekalska, R. P. W. Duin, and P. Paclik, “Prototype selection for dissimilarity-based classifiers,” Pattern Recognition, vol. 39, pp. 189-208, 2006.
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