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...

Full description

Autores:
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
Description
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.