[품질경영] 다변량 data(자료)에서 다수 이상치 인식의 절차
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작성일 25-11-07 00:35
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1.서론, 2.Least Median Squares, 3.Extended Least Median Squares(ELMS), 4.예, 5.최적의 SUBSET의 결정, 6.Simulation, 7.結論, , , filesize : 649K
레포트/자연과학
[품질경영] 다변량 data(자료)에서 다수 이상치 인식의 절차
1.서론, 2.Least Median Squares, 3.Extended Least Median Squares(ELMS), 4.예, 5.최적의 SUBSET의 결정, 6.Simulation, 7.결론, , , FileSize : 649K , [품질경영] 다변량 자료에서 다수 이상치 인식의 절차자연과학레포트 , LeastMedianSquares ExtendedLeastMedianSquares ELMS
LMS 방법에서의 주된 문제가되는점 으로 나타나고 있는 비효율성은 연산횟수에 비하여 상대적으로 매우 작은 연산 처리 시간을 필요로 하고 있다아 이러한 점은 무작위 추출에 의한 반복선택을 취하기 때문이다 따라서 ELMS에서는 초기 부분집합을 구성하고 이부분집합의 크기를 증가시키는 방법을 취하고 있기 때문에 앞서 제시한 바와 같이 연산횟루를 크게 줄일 수 있다아
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다.
