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4 처지: 주성분 분석, 영상 분할, 후고 스테인하우스, K-최근접 이웃 알고리즘.
주성분 분석
공분산행렬 고윳값의 제곱근에 해당하며, 고유 벡터의 끝점이 평균점에 위치한 채로 각 주성분의 방향을 나타내고 있다. 통계학에서 주성분 분석(主成分分析, Principal component analysis; PCA)은 고차원의 데이터를 저차원의 데이터로 환원시키는 기법이.
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영상 분할
시각에서 분할은 디지털 영상을 여러 개의 픽셀 집합으로 나누는 과정을 말. 분할의 목적은 영상의 표현을 좀 더 의미있고 해석하기 쉬운 것으로 단순화하거나 변환하는 것이.
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후고 스테인하우스
브와디스와프 후고 디오니지 스테인하우스(1887~1972)는 폴란드의 수학자이.
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K-최근접 이웃 알고리즘
인식에서, k-최근접 이웃 알고리즘(또는 줄여서 k-NN)은 분류나 회귀에 사용되는 비모수 방식이.
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