Linear Discriminant Clustering in Pattern Recognition

Q: 이 논문에서 정의한 K-means Fisher Linear Discriminant이란 무엇인가?

K-means Fisher Linear Discriminant는 패턴 인식에서 Fisher Linear Discriminant(FLD)와 K-means 클러스터링을 결합한 새로운 판별 기법이다. 이는 FLD가 잘 작동하지 않는 선형 비분리 사례나 하나의 클래스 데이터가 여러 클러스터로 분산된 경우를 효율적으로 처리한다. FLD의 전역적 관점과 K-means의 지역적 관점 특성을 모두 활용하여 분류 성능을 향상시킨다.

Q: K-means Fisher Linear Discriminant가 기존 FLD의 한계를 어떻게 극복하는가?

연구 결과, K-means Fisher Linear Discriminant는 선형적으로 분리 불가능한 분류 문제에서 기존 FLD의 낮은 분류율 한계를 극복한다. 각 클래스 데이터에 K-means 클러스터링을 먼저 적용하여 데이터를 세분화하고, 각 서브 클러스터 간의 FLD 방향을 개별적으로 계산한다. 이를 통해 전역적 및 지역적 특성을 모두 고려하여 분류 성능을 향상시키며, 특히 인공 데이터와 같은 특정 시나리오에서 현저히 높은 정확도를 보인다.

Zhaojia Sun; Miseon Choi; Young-Kuk Kim

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저자정보: Zhaojia Sun Miseon Choi Young-Kuk Kim

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2008년도 대한전자공학회 하계종합학술대회

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Fisher Linear Discriminant(FLD) is a sample and intuitive linear feature extraction method in pattern recognition. But in some special cases, such as un-separable case, one class data dispersed into several clustering case, FLD doesn’t work well. In this paper, a new discriminant named K-means Fisher ... 전체 초록 보기

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