K-means Support Vector Data Description concerning Negative data

Negative data를 고려한 K-means Support Vector Data Description

SVDD는 one-class 분류기법이지만, 다중 클래스 분류에도 적용될 수 있다. 이 때 타 클래스의 data가 고려 대상 클래스의 학습된 경계안에 들어오지 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.