Introducción a kernel ACP y otros métodos espectrales aplicados al aprendizaje no supervisado
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Redalyc
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| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | es |
| Veröffentlicht: |
Universidad Nacional de Colombia
2008
|
| Schlagworte: | |
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| _version_ | 1876422254702624768 |
|---|---|
| author | Luis Gonzalo Sánchez |
| author_facet | Luis Gonzalo Sánchez |
| contents | Introducción a kernel ACP y otros métodos espectrales aplicados al aprendizaje no supervisado Luis Gonzalo Sánchez Germán Augusto Osorio Julio Fernando Suárez Física, Astronomía y Matemáticas Método kernel teoría de grafos selección de modelo análisis de conglomerados En el presente trabajo, se introducen las técnicas de kernel ACP (KACP) y conglomeramiento espectral con algunos ejemplos ilustrativos. Se pretende estudiar los efectos de aplicar ACP como preproceso sobre las observaciones que se desean agrupar, para lo cual se hacen experimentos con datos reales. Entre las tareas adicionales que requieren estos procedimientos está la sintonización de parámetros (ajuste de valores); el alineamiento del kernel se presenta como alternativa de solución. La técnica de alineamiento del kernel presenta buenos resultados al contrastar las curvas de alineamiento con los índices de Rand obtenidos para los datos evaluados. Finalmente, el estudio muestra que el éxito de ACP depende del problema y que no se tiene un criterio general para decidir. 2008 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89912218002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.1 Vol.31 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_89912218002 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2008 |
| publisher | Universidad Nacional de Colombia |
| spellingShingle | Introducción a kernel ACP y otros métodos espectrales aplicados al aprendizaje no supervisado Luis Gonzalo Sánchez Física, Astronomía y Matemáticas Método kernel teoría de grafos selección de modelo análisis de conglomerados Introducción a kernel ACP y otros métodos espectrales aplicados al aprendizaje no supervisado Luis Gonzalo Sánchez Germán Augusto Osorio Julio Fernando Suárez Física, Astronomía y Matemáticas Método kernel teoría de grafos selección de modelo análisis de conglomerados En el presente trabajo, se introducen las técnicas de kernel ACP (KACP) y conglomeramiento espectral con algunos ejemplos ilustrativos. Se pretende estudiar los efectos de aplicar ACP como preproceso sobre las observaciones que se desean agrupar, para lo cual se hacen experimentos con datos reales. Entre las tareas adicionales que requieren estos procedimientos está la sintonización de parámetros (ajuste de valores); el alineamiento del kernel se presenta como alternativa de solución. La técnica de alineamiento del kernel presenta buenos resultados al contrastar las curvas de alineamiento con los índices de Rand obtenidos para los datos evaluados. Finalmente, el estudio muestra que el éxito de ACP depende del problema y que no se tiene un criterio general para decidir. 2008 artículo científico 0120-1751 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=89912218002 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=899 Revista Colombiana de Estadística application/pdf Universidad Nacional de Colombia Revista Colombiana de Estadística (Colombia) Num.1 Vol.31 |
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| topic | Física, Astronomía y Matemáticas Método kernel teoría de grafos selección de modelo análisis de conglomerados |
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