초록 ▼

가우시안 프로세스 회귀분석을 이용한 클러스터링 방법 및 그 장치가 개시된다. 클러스터링장치는 클러스터 대상인 제1 데이터 집합을 입력받고, 제1 데이터 집합의 개수와 동일한 개수를 가진 제2 데이터 집합을 기 설정된 값으로 초기화한 후, 제1 데이터 집합과 제2 데이터 집합에 대한 로지스틱 GP 회귀분석을 기초로 정의된 로그-우도 함수(log-likelihood function)의 값을 최대화하는 파라미터를 구하고, 분산 함수의 서포트 영역을 설정하고, 서포트 영역 내에서 분산 함수의 극대값을 나타내는 지점을 대표점으로 선별하고,

가우시안 프로세스 회귀분석을 이용한 클러스터링 방법 및 그 장치가 개시된다. 클러스터링장치는 클러스터 대상인 제1 데이터 집합을 입력받고, 제1 데이터 집합의 개수와 동일한 개수를 가진 제2 데이터 집합을 기 설정된 값으로 초기화한 후, 제1 데이터 집합과 제2 데이터 집합에 대한 로지스틱 GP 회귀분석을 기초로 정의된 로그-우도 함수(log-likelihood function)의 값을 최대화하는 파라미터를 구하고, 분산 함수의 서포트 영역을 설정하고, 서포트 영역 내에서 분산 함수의 극대값을 나타내는 지점을 대표점으로 선별하고, 대표점을 기반으로 제1 데이터 집합의 데이터 요소를 적어도 하나 이상으로 군집화한다.

대표청구항

삭제

삭제