Creating Level Set Trees Using One-Class Support Vector Machines
기관명 | NDSL |
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저널명 | 정보과학회논문지 = Journal of KIISE |
ISSN | 2383-630x,2383-6296 |
ISBN |
저자(한글) | |
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저자(영문) | |
소속기관 | |
소속기관(영문) | |
출판인 | |
간행물 번호 | |
발행연도 | 2015-01-01 |
초록 | 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 벡터 머신 (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. |
원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201504353161953 |
첨부파일 |
과학기술표준분류 | |
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ICT 기술분류 | |
DDC 분류 | |
주제어 (키워드) | 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 |