Convex hull peeling을 이용한 eigen vector 추정

Abstract

다차원 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.