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클러스터링2

Mean Shift Mean Shift란?? 일정 크기(h)의 영역내에서 가장 밀도가 큰 곳으로 중심을 이동해나간다. 이렇게 이동을 계속하다보면 어느 순간 수렴을 하게되는데 수렴하러 이동하는 동안에 같은 곳으로 수렴한 데이터들을 같은 곳에 속한다고 보고 클러스터링하는 방법이다. Mean Shift pdf나 ppt 파일에 있는 그림을 보면 이해하기가 훨씬 쉬울 것이다. Mean Shift는 Non-parametric density estimation으로 계산한다. parametric density estimation을 할 경우에는 아래 그림에서 처럼 c_i라는 각 Mode에서의 상수값과 평균, 분산값을 추정해야 한다. 따라서 Mean shift는 non-parametric density estimation을 하겠다. 그리고 .. 2010. 12. 9.
AdaBoost? AdaBoost란??? "간단한", "약한"분류기들의 선형 조합으로 부터 "강한"분류기를 설계하기 위한 알고리즘이라고 정의 할 수 있다. T f(x) = sigma α_th_t(x) //공식 넣기가 애매하네...일일이 사진 잘라오기가...ㅠ t=1 h_t(x) : X → {−1,+1}. h_t(x)는 "약한"분류기 혹은 "feature"라고 정의. H(x) = sign(f(x))는 "강한"분류기 혹은 최종 분류기라고 정의. (궁극적으로는 둘 다 같음) Given: (x_1, y_1), . . . , (x_m, y_m); x_i는 X에 속함, y_i는 {−1, +1}에 속함 Initialise weights D_1(i) = 1/m 위에서 (x_1,y_1)....(x_m,y_m)은 주어진 데이터들의 셋으로써.. 2010. 12. 9.

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