특징 추출 1
카테고리 설명
-
특징 추출 ( Feature Extraction ) 서로 다른 부류에 속한 데이터를 구별짓기 위해 필요한 특징을 설계하고 추출하는 과정. 사람의 얼굴에서 안경을 썼냐, 머리 스타일이 어떠냐, 코의 모양은 어떠냐 등의 데이터를 뽑아내서 분류를 가장 잘 할 수 있는지를 결정 하는 특징을 추출하는것. ex) 특징 = 피부색, 눈 크기, 입술 크기 특징 벡터 X = {$x_1,x_2,x_3$} 특징 벡터의 차원 = 3차원 일정 눈, 피부색, 입술크기가 각각 0에 가까울수록 작음 0에 가까울수록 검정색임 0에 가까울수록 작음 으로 한다고 하면, 데이터 값의 학습을 축적 할 수 있다. A라는 사람이 있다고 하면, $X^1 =(x_1,x_2,x_3) = (0.854,0.221,0.134)$ 이런식 으로 추출 할 수 ..
