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커널 밀도 추정치를 이용한 유한혼합모형의 초기화 방법과 모형기반 군집분석에의 응용

Initialization method of finite mixture model using kernel density estimation and application on model-based clustering
한국데이터정보과학회지 제29권 제2호, 2018.3, 327-337 (11 pages)
DOI :10.7465/jkdi.2018.29.2.327
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초록
유한 혼합 모형은 확률 모형에 기반한 군집분석을 위해 다양하게 활용되고 있다. EM 알고리즘은 유한혼합모형과 같이 숨겨진 구조의 모형의 최대우도추정량을 계산하는데 널리 쓰인다. 하지만 EM 알고리즘은 초기 값에 따라 그 성능이 좌우되어 우도함수의 최대값이 아닌 고정점으로 수렴하거나 수렴 속도가 느려질 가능성이 있다. 본 연구에서는 커널 밀도 추정치의 정점의 위치를 사용하여 유한 혼합모형의 모수 추정을 위한 EM 알고리즘을 초기화 하는 방법을 제안한다. 기존의 무작위 초기화에 기반한 방법들과 비교하여 모의실험을 통해 본 연구에서 제안하는 초기화 방법이 우도함수의 최대값을 찾는데 더 우월함을 확인한다. 또한 추정된 유한확률모형을 기반으로 한 군집분석을 기업부도 데이터에 적용하여 보다 나은 군집 결과를 가져옴을 보여준다.

The finite mixture model is widely used for model-based cluster analysis. The EM algorithm finds the maximum likelihood estimates of the finite mixture model. Since the performance of the EM algorithm is largely influenced by its initial value, the choice of the initial value has been regarded as an important factor for EM. This study proposes a new initialization method for the EM algorithm using the kernel density estimator. The location of modes of the kernel density estimate is calculated by the MEM algorithm and set as an initial value for component means for Gaussian mixture model. Simulation study and application on corporate default data show that the proposed method gives parameter estimates higher than the exising methods. In addition, we apply the model-based clustering based on the estimated mixture model and compare the performance of clustering.

목차
요약
1. 머리말
2. 선행연구
4. 모의실험
5. 기업부도 데이터에의 적용
6. 결론
References
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