클래스들 간의 거리를 최대화시키는 사영 방향을 구하는 감독차원감소 방법인 선형판별분석법(LDA)은 클래스 정보를 가진 데이터의 수가매우 적을 때 성능이 급격히 저하되는 경향이 있다. 이러한 경우 상대적으로 저렴한 비용으로 얻을 수 있는 클래스 라벨 정보가 없는 데이터를활용할 수 있는 반감독 차원 감소법이 사용될 수 있다. 그러나 통계적 차원 감소법에서 흔히 사용되는 행렬연산은 많은 양의 데이터를 사용하는데 메모리와 처리시간에서 한계가 있고, 적은 수의 라벨드 데이터(labeled data)에 비해 너무나 많은 언라벨드 데이터(unlabeled data)의 사용은 처리 시간의 증가에 비해 오히려 성능감소를 가져올 수 있다. 이러한 문제들을 극복하기 위해 앙상블 접근법을 이용한 반감독 차원 감소 방법을 제안한다. 문서분류 문제에서의 실험결과를 통해 제안한 방법의 성능을 입증한다.
문제들을 극복하기 위해 앙상블 접근법을 이용한 반감독 차원 감소 방법을 제안한다.