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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.2
- 수록면
- 81 - 86 (6page)
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본 논문에서는 전형적인 Linear Discriminant Analysis을 확장시켜 전체 입력공간을 다수의 지역공간으로 분할하고 분할된 공간에 Local Linear Discriminant Analysis 기반으로 하여 패턴 분류 규칙을 설계하는 새로운 방법을 제안한다. 전체 입력공간을 여러 개의 지역공간으로 분할하기 위한 방법으로 unsupervised clustering의 대표적인 방법인 k-Means 클러스터링 기법과 최적화 알고리즘인 차분 진화 연산 알고리즘을 사용한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 기존의 패턴 분류기와 비교 결과를 제시한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. Local Fisher Linear Discriminant Analysis
3. 차분진화 연산 알고리즘을 이용한 지역 공간 분할
4. 실험 및 결과 고찰
5. 결론
참고문헌
저자소개
참고문헌 (17)
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1. [단행본] - C.M. Bishop / 2006 / Pattern Recognition and Machine Learning / Springer
2. [단행본] - R. Q. Duda / 2001 / Pattern Classification, second ed / Wiley
3. [단행본] - K. Fukunaga / 1990 / Introduction to Statistical Pattern Recognition, second ed / Academic Press
4. [단행본] - G. Kowalski / 1997 / Information Retrieval Systems: Theory and Implementation / Kluwer Academic Publishers
5. [단행본] - W. B. Frakes / 1992 / Information Retrieval: Data Structures and Algorithms / Prentice-Hall PTR
2. [단행본] - R. Q. Duda / 2001 / Pattern Classification, second ed / Wiley
3. [단행본] - K. Fukunaga / 1990 / Introduction to Statistical Pattern Recognition, second ed / Academic Press
4. [단행본] - G. Kowalski / 1997 / Information Retrieval Systems: Theory and Implementation / Kluwer Academic Publishers
5. [단행본] - W. B. Frakes / 1992 / Information Retrieval: Data Structures and Algorithms / Prentice-Hall PTR
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