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대칭양정치행렬자료의 Predictive Clustering
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 정성규 | - |
dc.contributor.author | 김재민 | - |
dc.date.accessioned | 2020-10-13T04:04:25Z | - |
dc.date.available | 2020-10-13T04:04:25Z | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.other | 000000162002 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10371/170746 | - |
dc.identifier.uri | http://dcollection.snu.ac.kr/common/orgView/000000162002 | ko_KR |
dc.description | 학위논문 (석사) -- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 통계학과, 2020. 8. 정성규. | - |
dc.description.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. | - |
dc.description.tableofcontents | 제 1 장 서론 1
제 2 장 Conformal Prediction과 K-Sphere 3 2.1 K-means 군집분석 3 2.2 Conformal Predictor 7 2.3 K-Sphere 9 2.4 K의 선택 11 제 3 장 데이터 설명 13 3.1 실험 데이터 13 3.2 시뮬레이션 1 : Mickey mouse Problem 13 3.3 시뮬레이션 2 : Wishart-분포 데이터 14 3.4 시뮬레이션 3 : ETH-80 데이터 15 제 4 장 이미지 전처리(CovD) 16 4.1 라플라시안 필터 16 제 5 장 결과 18 5.1 시뮬레이션 1 : Mickey mouse Problem 18 5.2 시뮬레이션 2 : Wishert-분포 데이터 19 5.3 ETH-80 데이터 21 5.3.1 토마토 vs 소 21 | - |
dc.language.iso | kor | - |
dc.publisher | 서울대학교 대학원 | - |
dc.subject | K-means | - |
dc.subject | Conformal Prediction | - |
dc.subject | 공분산행렬 | - |
dc.subject | 군집분석 | - |
dc.subject.ddc | 519.5 | - |
dc.title | 대칭양정치행렬자료의 Predictive Clustering | - |
dc.type | Thesis | - |
dc.type | Dissertation | - |
dc.contributor.department | 자연과학대학 통계학과 | - |
dc.description.degree | Master | - |
dc.date.awarded | 2020-08 | - |
dc.identifier.uci | I804:11032-000000162002 | - |
dc.identifier.holdings | 000000000043▲000000000048▲000000162002▲ | - |
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