ENFOQUE ÓPTIMO DEL MÉTODO KERNEL CUADRADOS MÍNIMOS PARCIALES

Fuente: Redalyc
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Main Author: EDDY RODRÍGUEZ
Format: Artículo científico
Language:es
Published: Universidad de Oriente 2009
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author EDDY RODRÍGUEZ
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contents ENFOQUE ÓPTIMO DEL MÉTODO KERNEL CUADRADOS MÍNIMOS PARCIALES EDDY RODRÍGUEZ CARLOS VINANTE MARIHEBERT LEAL Multidisciplinaria (Ciencias Naturales y Exactas) algoritmo enfoque optimal regresión no lineal Kernel cuadrados mínimos parciales descomposición de valores singulares El método Kernel de Cuadrados Mínimos Parciales (KPLS), encierra una transformación no lineal en un espacio de Hilbert de mayor dimensión, mediante la defi nición de un Kernel Reproductor. El objetivo de este trabajo, es presentar un enfoque óptimo de los algoritmos del método KPLS, formulado primero a través de la matriz de transformación (x) en el espacio característico F, y en segundo , mediante la matriz Gramiana, resultado de la transformación no lineal. Para la investigación se uso una metodología descriptiva-comparativa partiendo de la consulta en fuentes bibliográfi cas y paginas web. Además se presenta la comparación computacional de los algoritmos de estos métodos mediante el estudio de ejemplos con características específi cas dando como resultado que el KPLS con descomposición en valores singulares (SVD) presenta tiempos de entrenamientos cortos y un diseño estructural sencillo. De esta investigación se concluye, que el método KPLS con SVD es una excelente opción para el modelado de problemas de regresión no lineal. 2009 artículo científico 1315-0162 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=427739440010 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4277 SABER. Revista Multidisciplinaria del Consejo de Investigación de la Universidad de Oriente application/pdf Universidad de Oriente SABER. Revista Multidisciplinaria del Consejo de Investigación de la Universidad de Oriente (República Bolivariana de Venezuela) Num.2 Vol.21
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EDDY RODRÍGUEZ
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ENFOQUE ÓPTIMO DEL MÉTODO KERNEL CUADRADOS MÍNIMOS PARCIALES EDDY RODRÍGUEZ CARLOS VINANTE MARIHEBERT LEAL Multidisciplinaria (Ciencias Naturales y Exactas) algoritmo enfoque optimal regresión no lineal Kernel cuadrados mínimos parciales descomposición de valores singulares El método Kernel de Cuadrados Mínimos Parciales (KPLS), encierra una transformación no lineal en un espacio de Hilbert de mayor dimensión, mediante la defi nición de un Kernel Reproductor. El objetivo de este trabajo, es presentar un enfoque óptimo de los algoritmos del método KPLS, formulado primero a través de la matriz de transformación (x) en el espacio característico F, y en segundo , mediante la matriz Gramiana, resultado de la transformación no lineal. Para la investigación se uso una metodología descriptiva-comparativa partiendo de la consulta en fuentes bibliográfi cas y paginas web. Además se presenta la comparación computacional de los algoritmos de estos métodos mediante el estudio de ejemplos con características específi cas dando como resultado que el KPLS con descomposición en valores singulares (SVD) presenta tiempos de entrenamientos cortos y un diseño estructural sencillo. De esta investigación se concluye, que el método KPLS con SVD es una excelente opción para el modelado de problemas de regresión no lineal. 2009 artículo científico 1315-0162 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=427739440010 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=4277 SABER. Revista Multidisciplinaria del Consejo de Investigación de la Universidad de Oriente application/pdf Universidad de Oriente SABER. Revista Multidisciplinaria del Consejo de Investigación de la Universidad de Oriente (República Bolivariana de Venezuela) Num.2 Vol.21
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