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대칭양정치행렬자료의 Predictive Clustering

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Authors
김재민
Advisor
정성규
Issue Date
2020
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
K-meansConformal Prediction공분산행렬군집분석
Description
학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 통계학과, 2020. 8. 정성규.
Abstract
군집분석은 표본공간의 관측치들을 이용하여, 특정한 기준으로 그룹을 만들어주는 것이다. 비지도 학습의 일종으로 Gaussian Mixture Model, K-means, Level-set 방법 등 다양한 방법들이 존재한다. 이 때, 사전지식이 없고, 실제 그룹들이 변수들을 기준으로 잘 분리되어 있다면, 연구의 초기단계에 활용하기 좋은 학습방법이라고 볼 수 있다. 이를 위해 군집분석을 통해 분리한 그룹들이 실제 그룹과 높은 비율로 일치한다면, 이는 해당 방법을 통한 군집분석에 더 높은 신뢰도를 매길 수 있는 과정이 될 것이다. 본 논문은 실제 그룹이 나와있는 데이터에 K-sphere방법을 적용하는 예측적 군집분석을 적용할 것이다. 이 논문에서 주로 다룰 K-sphere방법은 이미 잘
알려진 K-means방법과 Conformal Predictor를 종합하여 나온 군집분석 방법으로 기존의 K-means방법을 많이 보완한 측면이 있다. 이를 바탕으로 공분산행렬 전처리를 거친 이미지 데이터의 군집분석을 적용하고, 실제 그룹과 일치하는 지의 여부를 교차 검증하고자 한다.
Language
kor
URI
https://hdl.handle.net/10371/170746

http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000162002
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Appears in Collections:
College of Natural Sciences (자연과학대학)Dept. of Statistics (통계학과)Theses (Master's Degree_통계학과)
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