KCI등재
이분산 상황 하에서 정규혼합모형 기반 군집분석의 변수선택 = Variable Selection in Normal Mixture Model Based Clustering under Heteroscedasticity
저자
김승구 (상지대학교) ; Kim, Seung-Gu
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2011
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1213-1224(12쪽)
KCI 피인용횟수
1
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제공처
소장기관
관측치의 개수보다 변량의 개수가 더 많은 다변수 상황에서 정규혼합모형을 이용하여 군집분석을 하기 위해서는 비정보적인 변수들을 제거하는 과정이 필수적으로 요구된다. 이와 같은 변수선택과 군집의 동시 처리를 위한 기존 연구의 대부분은 군집별 등분산 가정 하에서 이루어져 왔으며, 비정보적인 변수를 제거하기 위해 주로 벌점화 우도 기법이 이용되었다. 본 연구에서는 약간 변형된 정규혼합모형을 기반으로 비현실적인 등분산 가정을 탈피하면서 효율적으로 비정보적인 변수를 제거하는 새로운 방법을 제공한다. 이 모형에 대한 타당성을 설명하였고, 모수 추정을 위한 EM 알고리즘을 유도하였다. 그리고 모의실험 및 실자료 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 보였다.
더보기In high dimensionality where the number of variables are excessively larger than observations, it is required to remove the noninformative variables to cluster observations. Most model-based approaches for variable selection have been considered under the assumption of homoscedasticity and their models are mainly estimated by a penalized likelihood method. In this paper, a different approach is proposed to remove the noninformative variables effectively and to cluster based on the modified normal mixture model simultaneously. The validity of the model was provided and an EM algorithm was derived to estimate the parameters. Simulation studies and an experiment using real microarray dataset showed the effectiveness of the proposed method.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
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2016 | 0.38 | 0.38 | 0.38 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.35 | 0.34 | 0.565 | 0.17 |
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