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Convex hull peeling을 이용한 eigen vector 추정

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dc.contributor.advisor오희석-
dc.contributor.author최지수-
dc.date.accessioned2018-05-29T05:09:31Z-
dc.date.available2018-05-29T05:09:31Z-
dc.date.issued2018-02-
dc.identifier.other000000149800-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/142469-
dc.description학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 통계학과, 2018. 2. 오희석.-
dc.description.abstract다차원 데이터를 분류하는 방법중 하나로써 Convex hull peeling이 분포의 고유벡터를 추정하는데 가진 특징을 관찰한다. 이를 통해 Convex hull peeling을 이용한 고유벡터 추정 방법을 만들어 본다. 잡음과 이상점이 있는 모의 실험을 통해 제안된 방법이 가진 효과를 살펴보고 마지막으로 다차원으로 확장하는 방법을 생각한다. 모의 실험 결과 잡음과 이상점이 있는 경우에는 기존의 고유벡터 추정방법보다 효과적인 추정값을 제시함을 보였다. 또한 8차원까지 확장한 결과에 대해서 확장하였을 때에도 효과적으로 추정한다는 결과가 나왔다. 하지만 다차원 확장을 하는 과정에서 방법이 유일하지 않고 개선 할 수 있고 추후 연구가 가능하다.-
dc.description.tableofcontents1.서론 1
2.데이터 분류로써의 Convex hull peeling과 특징 3
2.1Convex hull peeling을 이용한 고유벡터 추정 5
2.1.1가중 평균이 필요한 이유 7
2.1.2Convex hull의 선택 9
3.모의 실험 11
3.1실험 설계 11
3.1.1Simulation 1 : 잡음이 없는 경우 15
3.1.2Simulation 2,3,4 :잡음이 있는 경우 16
4.다변량에서의 적용 19
5.결론 25
-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent3965976 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoko-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subjectConvex hull peeling-
dc.subjectrobust-
dc.subjecteigen vector-
dc.subject.ddc519.5-
dc.titleConvex hull peeling을 이용한 eigen vector 추정-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeMaster-
dc.contributor.affiliation자연과학대학 통계학과-
dc.date.awarded2018-02-
Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Dept. of Statistics (통계학과)Theses (Master's Degree_통계학과)
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