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Negative data를 고려한 K-means Support Vector Data Description
송동성(Dong Sung Song),김표재(Pyo Jae Kim),장형진(Hyung Jin Chang),최진영(Jin Young Choi) 대한전기학회 2007 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2007 No.4
SVDD는 one-class 분류기법이지만, 다중 클래스 분류에도 적용될 수 있다. 이 때 타 클래스의 data가 고려 대상 클래스의 학습된 경계안에 들이오지 않도록 하기 위하여 negative data를 고려한 SVDD방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은, 고려해야 하는 데이터 수가 늘어남에 따라 학습에 소요되는 시간이 증가하게 되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 negative data를 고려한 학습 시, SVDD대신 KMSVDD를 사용하고 negative data일 가능성이 없는 영역에 놓인 데이터를 제외하는 기법을 사용함으로써 학습시간의 증가를 완화하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 통해서 대상 클래스에 속하지 않은 모든 data를 negative data로 고려하여 학습을 진행할 때 보다 빠른 시간에 유사한 결과를 얻을 수 있다. 몇 가지 모의실험을 통하여 그 효과를 검증하도록 한다.
KMSVDD: K-means Clustering을 이용한 Support Vector Data Description
김표재(Pyo Jae Kim),장형진(Hyung Jin Chang),송동성(Dong Sung Song),최진영(Jin Young Choi) 대한전기학회 2006 정보 및 제어 심포지엄 논문집 Vol.2006 No.1
기존의 Support Vector Data Description (SVDD) 방법은 학습 데이터의 개수가 증가함에 따라 학습 시간이 지수 함수적으로 증가하므로, 대량의 데이터를 학습하는 데에는 한계가 있었다. 본 논문에서는 학습 속도를 빠르게 하기 위해 K-means clustering 알고리즘을 이용하는 SVDD 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 기존의 decomposition 방법과 유사하게 K-means clustering 알고리즘을 이용하여 학습 데이터 영역을 sub-grouping한 후 각각의 sub-group들을 개별적으로 학습함으로써 계산량 감소 효과를 얻는다. 이러한 sub-grouping 과정은 hypersphere를 이용하여 학습 데이터를 둘러싸는 SVDD의 학습 특성을 훼손시키지 않으면서 중심점으로 모여진 작은 영역의 학습 데이터를 학습하도록 함으로써, 기존의 SVDD와 비교하여 학습 정확도의 차이 없이 빠른 학습을 가능하게 한다. 다양한 데이터들을 이용한 모의실험을 통하여 그 효과를 검증하도록 한다.