Estudio Comparativo de Métodos de Selección de Características de Inferencia Supervisada y No Supervisada
En este trabajo se presenta un estudio comparativo de algunos métodos de selección de características de inferencia supervisada y no supervisada derivados del algoritmo PCA clásico. Se deduce una función objetivo de PCA a partir del error cuadrático medio de los datos y su proyección sobre una base...
- Autores:
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Peluffo-Ordóñez, Diego H.
Rodríguez-Sotelo, José L.
Castellanos-Domínguez, Germán
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2009
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/835
- Acceso en línea:
- https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/239
http://hdl.handle.net/20.500.12622/835
- Palabra clave:
- Proyección ortonormal
PCA
selección de características
WPCA
Feature selection
orthonormal projection
PCA
WPCA.
- Rights
- License
- Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas
Summary: | En este trabajo se presenta un estudio comparativo de algunos métodos de selección de características de inferencia supervisada y no supervisada derivados del algoritmo PCA clásico. Se deduce una función objetivo de PCA a partir del error cuadrático medio de los datos y su proyección sobre una base ortonormal, y se extiende este concepto para derivar una expresión asociada al algoritmo fundamental de WPCA. Adicionalmente, se estudian los algoritmos Q - α supervisado y no supervisado y se explica su relación con PCA. Se presentan resultados empleando dos conjuntos de datos: Uno de baja dimensión para estudiar los efectos de la rotación ortogonal y la dirección de los componentes principales y otro de alta dimensión para evaluar los resultados de clasificación. Los métodos de selección de características fueron evaluados teniendo en cuenta la cantidad de características relevantes obtenidas, costo computacional y resultados de clasificación. La clasificación se realizó con un algoritmo particional de agrupamiento no supervisado. |
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