REDUCCIÓN DE DIMENSIONES PARA CLASIFICACIÓN DE DATOS MULTIDIMENSIONALES USANDO MEDIDAS DE INFORMACIÓN
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Redalyc
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|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Langue: | es |
| Publié: |
Universidad Tecnológica de Pereira
2006
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| _version_ | 1876479636483866624 |
|---|---|
| author | ANDRÉS J. HERNÁNDEZ |
| author_facet | ANDRÉS J. HERNÁNDEZ |
| contents | REDUCCIÓN DE DIMENSIONES PARA CLASIFICACIÓN DE DATOS MULTIDIMENSIONALES USANDO MEDIDAS DE INFORMACIÓN ANDRÉS J. HERNÁNDEZ EDILSON DELGADO TREJOS JORGE RIVERA PIEDRAHITA GERMÁN CASTELLANOS Ingeniería ICA entropía información Reducción de dimensiones El enorme desarrollo tecnológico ha creado un concepto de información con áreas extensas de aplicación para tareas referentes al entrenamiento de sistemas automáticos. Este trabajo propone una metodología basada en el análisis de componentes independientes (ICA), que incluye el uso de medidas de información, para realizar reducción de dimensiones en conjuntos de datos multidimensionales. La metodología usa un principio de relevancia, con el fin de hallar la representación reducida mientras se conserva la estructura relacionada a la información inicial. La metodología se compara y se conjuga con un sistema básico de selección de características cuya función de evaluación usa la medida de entropía logrando mejores resultados en la clasificación. 2006 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84911652033 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.32 Vol.XII |
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| publishDate | 2006 |
| publisher | Universidad Tecnológica de Pereira |
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| topic | Ingeniería ICA entropía información Reducción de dimensiones |
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