자기조직도에서 최소생성나무의 활용
DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.author | 장유진 | - |
dc.contributor.author | 허명회 | - |
dc.contributor.author | 박미라 | - |
dc.date.accessioned | 2021-09-08T23:21:01Z | - |
dc.date.available | 2021-09-08T23:21:01Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2009 | - |
dc.identifier.issn | 1225-066X | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/121553 | - |
dc.description.abstract | 비지도 학습 신경망모형의 한 종류인 자기조직도(self-organizing map: SOM)는 고차원 자료를 차원축소하고 저차원지도를 통해 유사한 개체를 군집화하는 방법이며 다양한 분야의 데이터에 적용되고 있다. 한편 최소생성나무(minimal spanning tree: MST)는 개체점들을 닫힌 루프 없이 가장 짧게 선분으로 연결하는 그래프 방법이다. 본 연구에서는 부노드 자기조직도에 최소생성나무를 적용하여 부노드 간 거리를 근사적으로 나타내는 자료 시각화 방법과 자기조직도의 최적 형태와 크기를 결정하기 위한 거리 측도를 제안하였다. 또한 피셔의 붓꽃자료와 실제 유전자발현자료 및 모의생성 자료에 적용하여 이 방법의 유용성을 살펴보았다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국통계학회 | - |
dc.title | 자기조직도에서 최소생성나무의 활용 | - |
dc.title.alternative | Use of Minimal Spanning Trees on Self-Organizing Maps | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 허명회 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 응용통계연구, v.22, no.2, pp.415 - 424 | - |
dc.relation.isPartOf | 응용통계연구 | - |
dc.citation.title | 응용통계연구 | - |
dc.citation.volume | 22 | - |
dc.citation.number | 2 | - |
dc.citation.startPage | 415 | - |
dc.citation.endPage | 424 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART001337393 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자기조직도 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 최소생성나무 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 자료 시각화 | - |
dc.subject.keywordAuthor | 거리측도. | - |
dc.subject.keywordAuthor | Self-organizing map(SOM) | - |
dc.subject.keywordAuthor | minimal spanning tree(MST) | - |
dc.subject.keywordAuthor | data visualization | - |
dc.subject.keywordAuthor | distance measure. | - |
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