Variables latentes para identificar el infarto agudo del miocardio mediante análisis de componentes principales probabilístico
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Redalyc
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | es |
| Veröffentlicht: |
Universidad Tecnológica de Pereira
2007
|
| Schlagworte: | |
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| _version_ | 1876456517378506752 |
|---|---|
| author | Jorge Hernando Rivera |
| author_facet | Jorge Hernando Rivera |
| contents | Variables latentes para identificar el infarto agudo del miocardio mediante análisis de componentes principales probabilístico Jorge Hernando Rivera Jose Soto Mejia Edison Duque Ingeniería ICA Clasificador Bayesiano Extracción de características Selección de características Este articulo presenta algunos resultado parciales de una reciente investigación[1] que comparó varias técnicas lineales y no lineales del análisis multivariadode datos con el objeto de seleccionar y extraer de manera efectiva un grupo decaracterísticas basadas en señales electrocardiográficas orientadas a laidentificación del infarto agudo de miocardio.Específicamente en este artículo se presentan los resultados obtenidos al aplicarel Análisis de Componentes Principales Probabilístico (Probabilistic PrincipalComponent Analysis- PPCA) para generar un subespacio de características demenor dimensión que el original. Se presentan también los resultados obtenidosal evaluar la precisión de la clasificación de estados funcionales normales ypatológicos del miocardio utilizando un clasificador bayesiano. Además, seestimó también su costo computacional. 2007 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84934027 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.34 Vol.XIII |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_84934027 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2007 |
| publisher | Universidad Tecnológica de Pereira |
| spellingShingle | Variables latentes para identificar el infarto agudo del miocardio mediante análisis de componentes principales probabilístico Jorge Hernando Rivera Ingeniería ICA Clasificador Bayesiano Extracción de características Selección de características Variables latentes para identificar el infarto agudo del miocardio mediante análisis de componentes principales probabilístico Jorge Hernando Rivera Jose Soto Mejia Edison Duque Ingeniería ICA Clasificador Bayesiano Extracción de características Selección de características Este articulo presenta algunos resultado parciales de una reciente investigación[1] que comparó varias técnicas lineales y no lineales del análisis multivariadode datos con el objeto de seleccionar y extraer de manera efectiva un grupo decaracterísticas basadas en señales electrocardiográficas orientadas a laidentificación del infarto agudo de miocardio.Específicamente en este artículo se presentan los resultados obtenidos al aplicarel Análisis de Componentes Principales Probabilístico (Probabilistic PrincipalComponent Analysis- PPCA) para generar un subespacio de características demenor dimensión que el original. Se presentan también los resultados obtenidosal evaluar la precisión de la clasificación de estados funcionales normales ypatológicos del miocardio utilizando un clasificador bayesiano. Además, seestimó también su costo computacional. 2007 artículo científico 0122-1701 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=84934027 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849 Scientia Et Technica application/pdf Universidad Tecnológica de Pereira Scientia Et Technica (Colombia) Num.34 Vol.XIII |
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| topic | Ingeniería ICA Clasificador Bayesiano Extracción de características Selección de características |
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