응용통계연구 (The Korean Journal of Applied Statistics)

  • 제7권1호
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  • Pages.131-140
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  • 1994
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  • 1225-066X(pISSN)
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  • 2383-5818(eISSN)
한국통계학회 (The Korean Statistical Society)
권호 표지

정규 분포의 혼합성 판단기준

A critrion for identification of the mixture normal distribution

  • 홍종선 ((110-745) 서울특별시 종로구 명륜동 3가 53 성균관대학교 경상대학 통계학과) ;
  • 최병수 ((136-792 서울특별시 성북구 삼선동 2가 389 한성대학 전산통계학과) ;
  • 엄종석 ((136-792 서울특별시 성북구 삼선동 2가 389 한성대학 전산통계학과)
  • 발행 : 1994.02.01
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초록

패턴분류대상이 되는 자료로부터 패턴식별함수를 찾고 패턴분류에 적용시키기 위하여, 우선 이러한 자료에 몇 개의 패턴이 존재하는지를 알아야 하는 문제점에 대하여 고려하였다. 수집된 자료가 단일분포로부터 발생하였는지 또는 두 개의 혼합분포로부터 발생하였는지를 판단하는 기준을 표본분산의 특성값인 분산의 부트스트랩 추정값 (bootstrap estimate)으로 설정하였다. 새로운 판단기준의 특성에 대하여 살펴보고 시뮬레이션을 통하여 판단기준의 적합성을 연구하였다.

In order to find the identification function from data and to apply the identification function for the pattern classification, we consider the existing problem of the number of patterns in such data. In this paper, a new criteria for the identification of Gaussaian mixture distribution could be established as a charateristic of the sample variance, which is a bootstrap estimate of the sample variance. We examine the properties and fittness of the criteria through a large scale of computer simulations.

키워드

참고문헌

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