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Variation analysis of free-style hand-written character pattern in documents
Yoshimasa Kimura,Kazumi Odaka 제어로봇시스템학회 2009 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2009 No.8
We investigated variation analysis of individual character pattern written in free style and introduce ouranalysis strategy that combines five characteristics guessed to influence character variation and four types of analysis methods. The position of character, the order of writing the character, the writing time, writing pressure, etc. were selected as the five characteristics and the four analysis methods are constituted from an analysis of individualcharacteristics, relations between each characteristic, etc. Results of the analysis for collected characters show the writing time strongly influences the variation of character pattern.
DETECTING INFLUENTIAL SUBSETS IN REGRESSION ANALYSIS BY MEANS OF CLUSTER ANALYSIS
TANAKA, Yutaka,ODAKA, Yoshimasa,MOON, Sung Ho 高麗大學校統計硏究所 1992 應用統計 Vol.7 No.-
본 논문은 회귀분석에 있어서의 influential subsets의 탐색에 관하여 논한다. 이를 위하여 Moon, Yanagi and Tanaka(1992)에 의해 제안된 계층적 군집 알고리즘을 적용하였다. 이 알고리즘은 경험 영향력 함수(EIF)가 이용가능한 다변량 해석법에 있어서의 influential subsets을 탐색하기 위한 일반적인 방법의 하나로서 고안된 것이다. 또한 이를 위하여 일반화 영향력 함수(generalized influence function)를 유도하게 되며, 몇가지 유형의 영향력 측면 - 즉, 추정치와 추정치의 정도(精度)에 대한 영향 - 에서 정의되는 군집간의 유사성을 이용하였다. 이 논문의 주된 목적은 앞의 연구에 의한 알고리즘을 회귀분석에 적용하여 기존의 multiple case 진단법과의 결과 비교를 통하여 그것의 효율성을 논하는 데 있다.