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SOM에서 개체의 시각화
Enhancing Visualization in Self-Organizing Maps 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.18 no.1, 2005년, pp.83 - 98  

엄익현 ((주) 지디에스코리아, 이사) ,  허명회 (고려대학교 통계학과)

초록
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다변량 자료를 분석하는 데 있어서 관측 개체들의 분포적 양태를 파악하는 것은 자료 특성의 이해에 도움이 될 뿐만 아니라 이후 모형화 과정에도 큰 도움을 준다. 이를 위하여 다변량자료의 저차원 시각화에 대한 많은 연구가 진행되어 왔다. 그 중 하나가 코호넨(T. Kohonen)의 자기조직화지도(Self-Organizing Map; SOM)이다. SOM은 저차원 그리드 공간에 고차원 다변량 자료를 축약하여 시각적으로 나타내는 비지도 학습법의 일종으로 최근 들어 통계 분석자들이 많은 관심을 가지고 있는 분야이다. 그러나 SOM은 개체공간의 연속형으로 표현되는 개체를 저차원 그리드 공간에 승자노드에 의해 비연속적으로 표현한다는 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 SOM을 통계적 목적으로 사용하기 위해 요구되는 그리드 공간에 개체를 연속적으로 표현하는 방법들을 제안하고 환용 예를 제시 하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Exploring distributional patterns of multivariate data is very essential in understanding the characteristics of given data set, as well as in building plausible models for the data. For that purpose, low-dimensional visualization methods have been developed by many researchers along various directi...

주제어

#자기조직화 지도   #코호넨   #비지도 학습   #시각화   #부노드  

참고문헌 (6)

  1. 엄익현 (2003). 코호넨 자기조직화지도 (SOM)의 통계적 활용,고려대학교 대학원 통계학과 박사학위논문 

  2. 허명회 (2003). 주성분 자기조직화 지도 PC-SOM, 16,321-334 

    원문보기 상세보기

  3. Campos, M.M., and Carpenter, G.A. (2000). Building adaptive basis functions with a continuous self-organizing map, Neuml Processing Letter, 11, 59-78 

    crossref

  4. Goppert, J. and Rosenstiel, W. (1997). The continuous interpolating self-organizing map, Neural Processing Letter, 5, 185-192 

    crossref

  5. Kohonen, T. (1995). Self-Organizing Maps, Springer, Berlin 

  6. Kohonen, T. (1998). The self-organizing map, Neurocomputing, 21, 1-6 

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