Communications for Statistical Applications and Methods

  • 제15권6호
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  • Pages.977-991
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  • 2008
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  • 2287-7843(pISSN)
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  • 2383-4757(eISSN)
한국통계학회 (The Korean Statistical Society)
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상호정보 추정을 위한 k-최근접이웃 기반방법

k-Nearest Neighbor-Based Approach for the Estimation of Mutual Information

  • 차운옥 (한성대학교 공과대학 멀티미디어공학과) ;
  • 허문열 (성균관대학교 통계학과)
  • Cha, Woon-Ock (Department of Mutimedia Engineering, Hansung University) ;
  • Huh, Moon-Yul (Department of Statistics, Sungkyunkwan University)
  • 발행 : 2008.11.30
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초록

본 논문에서는 연속형 변수에 대한 결합확률분포를 추정하지 않고도 상호정보(MI) 추정량을 구할 수 있는 k-최근접이웃 기반방법에 대하여 연구하였다. 변수가 동일한 값들을 가지는 경우 k-최근접이웃을 구할 때 생기는 문제점을 해결하기 위하여 지터링(jittering)과 붓스트랩(bootstrap) 방법을 제안하였다. 몬테칼로 모의실험과 실제 데이터에 대한 실험을 수행한 결과, k=1과 같이 작은 값을 사용한 k-최근접이웃 기반방법에 의해 효율적인 MI 추정량을 구할 수 있었다. k-최근접이웃 기반방법은 연속형 설명변수, 범주형 또는 연속형인 목적변수 형태의 데이터에 적용할 수 있으며, 목적변수에 영향을 주는 중요한 설명변수의 순서를 구할 수 있을 뿐만 아니라 다차원에도 적용할 수 있기 때문에 중요변수의 집합을 구하는 변수 선택(feature subset selection) 문제에도 적용할 수 있다.

This study is about the k-nearest neighbor-based approach for the estimation of mutual information when the type of target variable is categorical and continuous. The results of Monte-Carlo simulation and experiments with real-world data show that k=1 is preferable. In practical application with real world data, our study shows that jittering and bootstrapping is needed.

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참고문헌

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