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    Locally linear embedding의 방향그림

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    Locally Linear Embedding(LLE)은 다변량 자료를 저차원 공간에 매핑하는 방법이다. LLE는 각 개체와 그 개체의 개의 이웃으로 국소적 평면을 만들고 그 평면을 이어 붙임으로써 축소차원에 모든 개체를 펼쳐 넣는다. LLE가 비선형적 구조물의 효과적인 시각화를 가능하게 하지만 기존의 방법론은 변수 특성의 표현을 제공하지 않았다.
    본 연구에서는 LLE에 변수 특성을 표현하는 것에 초점을 맞추어 관심 변수에 약간의 변화를 준 새로운 개체를 기존의 축소공간에 배치하여 변수의 흐름을 표현한다. 또한 여러 가지 사례에 적용해 보면서 본 연구에서 제안하는 LLE의 방향그림이 갖는 의의를 구체적으로 살펴보도록 한다.
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    Locally Linear Embedding(LLE)은 다변량 자료를 저차원 공간에 매핑하는 방법이다. LLE는 각 개체와 그 개체의 개의 이웃으로 국소적 평면을 만들고 그 평면을 이어 붙임으로써 축소차원에 모든 개체...

    Locally Linear Embedding(LLE)은 다변량 자료를 저차원 공간에 매핑하는 방법이다. LLE는 각 개체와 그 개체의 개의 이웃으로 국소적 평면을 만들고 그 평면을 이어 붙임으로써 축소차원에 모든 개체를 펼쳐 넣는다. LLE가 비선형적 구조물의 효과적인 시각화를 가능하게 하지만 기존의 방법론은 변수 특성의 표현을 제공하지 않았다.
    본 연구에서는 LLE에 변수 특성을 표현하는 것에 초점을 맞추어 관심 변수에 약간의 변화를 준 새로운 개체를 기존의 축소공간에 배치하여 변수의 흐름을 표현한다. 또한 여러 가지 사례에 적용해 보면서 본 연구에서 제안하는 LLE의 방향그림이 갖는 의의를 구체적으로 살펴보도록 한다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 제 1 장 연구배경 및 목적 1
    • 제 2 장 제안 알고리즘 5
    • 제 3 장 적용사례 12
    • 제 1 절 User Knowledge Modeling 자료 12
    • 제 2 절 Parkinsons 자료- 변수의 개수가 많을 때 14
    • 제 1 장 연구배경 및 목적 1
    • 제 2 장 제안 알고리즘 5
    • 제 3 장 적용사례 12
    • 제 1 절 User Knowledge Modeling 자료 12
    • 제 2 절 Parkinsons 자료- 변수의 개수가 많을 때 14
    • 제 4 장 맺음말 20
    • 참고문헌
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