Data Mining 썸네일형 리스트형 Markov Chain (마르코프 체인) 마르코프 체인(Markov chain)은 ‘마르코프 속성(Markov property)’을 따르는 통계적 과정이다. ‘마르코크 속성’은 움직임 과정 같은 일련의 임의 변수들에 대해서 일련의 종속성은 바로 직전에만 영향을 받는(사슬과 같이) 속성이다. 이러한 속성은 다음에 일어날 일이 현재 상태만 영향을 받는 시스템을 설명할 때 주로 사용된다.마르코프 체인에는 시간적 요소와 상태적 요소가 필요하다. 각 요소에 따른 마르코프 속성은 아래의 표와 같다. Random sample consensus (RANSAC) RANSAC(Random Sample Consensus)은 노이즈가 있는 데이터에서 원하는 데이터의 수학적 모델을 뽑기 위한 반복적 방법이다. RANSAC은 일정한 확률로 적절한 결과를 생성할 수 있고, 반복 횟수(Iteration)를 증가할수록 위 확률이 증가한다는 점에서 비 결정적 알고리즘(non-deterministic algorithm)으로 볼 수 있다. RANSAC 알고리즘은 다음의 두 단계의 반복으로 구성된다. 1. 초기 데이터 집합에서 임의로 서브 데이터 집합을 선택한다. 선택한 서브 데이터 집합에 맞는 모델 및 모델 파라미터를 계산한다. 이 때 서브 데이터 집합의 데이터 수는 모델 및 모델 파라미터를 계산하기 위해 필요한 최소한의 데이터 수 보다는 많아야 한다. 2. 위 방법으로 산출된 모.. 이전 1 다음
