Comparación de métodos de reducción de dimensión basados en análisis por localidades
En este trabajo se realiza una comparación de las principales técnicas de reducción de dimensión no lineal basadas en análisis por localidades, tales como: Locally linear embedding, Isometric feature mapping y Maximum variance unfolding. El estudio pretende determinar, bajo criterios objetivos, cuál...
- Autores:
-
Valencia-Aguirre, Juliana
Daza-Santacoloma, Genaro
Acosta, Carlos D.
Castellanos-Domínguez, Germán
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2010
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/860
- Acceso en línea:
- https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/127
http://hdl.handle.net/20.500.12622/860
- Palabra clave:
- Análisis por localidades
isometric feature mapping
locally linear embedding
maximum variance unfolding
reducción de dimensión
Dimensionality reduction
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- Rights
- License
- Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas
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En este trabajo se realiza una comparación de las principales técnicas de reducción de dimensión no lineal basadas en análisis por localidades, tales como: Locally linear embedding, Isometric feature mapping y Maximum variance unfolding. El estudio pretende determinar, bajo criterios objetivos, cuál de las técnicas consideradas conserva de mejor manera las propiedades locales de la variedad, y la estructura global de los datos de entrada al realizar un mapeo a un espacio de menor dimensión. Los métodos son especialmente analizados en aplicaciones de visualización. Las inmersiones obtenidas son evaluadas por medio de dos criterios: Error de Conservación de Vecindarios y Promedio de Vecinos Conservados. Para la validación experimental se utilizan bases de datos artificiales y reales que permiten confirmar visualmente la calidad de las inmersiones obtenidas. Con base en los resultados se observa que la técnica Maximum variance unfolding presenta inmersiones de mejor calidad, debido a que la técnica de optimización de este algoritmo preserva exactamente las distancias entre puntos cercanos en el espacio de baja dimensión, conservando la estructura global de la variedad analizada. |
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