Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations
En este trabajo se proponen algunos esquemas de aprendizaje no supervisado usando representaciones basadas en Kernel. Nuestra meta es revelar apropiadamente estructuras relevantes en datos. Por lo tanto, proponemos una técnica que aproveche conocimiento previo por parte de un usuario, mejorando el d...
- Autores:
-
Castro Ospina, Andrés Eduardo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/75096
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75096
http://bdigital.unal.edu.co/39601/
- Palabra clave:
- 51 Matemáticas / Mathematics
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Aprendizaje no supervisado
Función Kernel
Principio de relevancia
Agrupamiento
Representación en grafo
Función de transformación
Unsupervised learning
Kernel functions
Principle of relevance
Clustering
Graph representation
Mapping function
- Rights
- openAccess
- License
- Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
id |
UNACIONAL2_5c06da43b9c19cc4aafc103ada02b4e1 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/75096 |
network_acronym_str |
UNACIONAL2 |
network_name_str |
Universidad Nacional de Colombia |
repository_id_str |
|
spelling |
Atribución-NoComercial 4.0 InternacionalDerechos reservados - Universidad Nacional de Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Alvarez Meza, Andrés MarinoCastellanos Domínguez, César Germán (Thesis advisor)c792a029-43aa-4eb1-ac01-0b8ac24a537e-1Castro Ospina, Andrés Eduardoeacfa6b7-296f-4902-8ace-f63738cdbff33002019-07-03T19:04:12Z2019-07-03T19:04:12Z2014https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75096http://bdigital.unal.edu.co/39601/En este trabajo se proponen algunos esquemas de aprendizaje no supervisado usando representaciones basadas en Kernel. Nuestra meta es revelar apropiadamente estructuras relevantes en datos. Por lo tanto, proponemos una técnica que aproveche conocimiento previo por parte de un usuario, mejorando el desempeño de agrupamiento. Además, proponemos un esquema general capaz de resaltar patrones relevantes en los datos de entrada por medio de una compensación entre dos transformadores. Finalmente, proponemos una estrategia para la selección automática de parámetros haciendo uso de funciones de similitud/disimilitud y análisis de relevancia para revelar estructuras locales y globales en los datos para tareas de aprendizaje no supervisado, mejorando el desempeño en etapas posteriores de aprendizaje no supervisadoAbstract : In this work, some unsupervised learning frameworks using kernel based representations are proposed. Our goal is to properly reveal relevant data structures. Therefore, we propose a technique which takes advantage of user prior knowledge, improving clustering performance. Besides, we propose a general scheme able to highlight relevant input data patterns by means of a compensation between two mapping functions. Finally, we propose a automatic parameter selection strategy by using complementary similarity/ dissimilarity functions and relevance analysis to reveal the intrinsic local and global data structures for unsupervised learning tasks, enhancing the performance in further unsupervised learning stagesMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Nacional de Colombia Sede Manizales Facultad de Ingeniería y Arquitectura Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y ComputaciónDepartamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y ComputaciónCastro Ospina, Andrés Eduardo (2014) Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales.51 Matemáticas / Mathematics62 Ingeniería y operaciones afines / EngineeringAprendizaje no supervisadoFunción KernelPrincipio de relevanciaAgrupamientoRepresentación en grafoFunción de transformaciónUnsupervised learningKernel functionsPrinciple of relevanceClusteringGraph representationMapping functionUnsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based RepresentationsTrabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TMORIGINAL7111509.2014.pdfapplication/pdf4570123https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/75096/1/7111509.2014.pdfdee23b48b62bf05804745791234c343bMD51THUMBNAIL7111509.2014.pdf.jpg7111509.2014.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4467https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/75096/2/7111509.2014.pdf.jpg2e01a1800a69b90f712934e1c2776c37MD52unal/75096oai:repositorio.unal.edu.co:unal/750962023-07-06 23:05:45.381Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiarepositorio_nal@unal.edu.co |
dc.title.spa.fl_str_mv |
Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations |
title |
Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations |
spellingShingle |
Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations 51 Matemáticas / Mathematics 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering Aprendizaje no supervisado Función Kernel Principio de relevancia Agrupamiento Representación en grafo Función de transformación Unsupervised learning Kernel functions Principle of relevance Clustering Graph representation Mapping function |
title_short |
Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations |
title_full |
Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations |
title_fullStr |
Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations |
title_full_unstemmed |
Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations |
title_sort |
Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations |
dc.creator.fl_str_mv |
Castro Ospina, Andrés Eduardo |
dc.contributor.advisor.spa.fl_str_mv |
Castellanos Domínguez, César Germán (Thesis advisor) |
dc.contributor.author.spa.fl_str_mv |
Castro Ospina, Andrés Eduardo |
dc.contributor.spa.fl_str_mv |
Alvarez Meza, Andrés Marino |
dc.subject.ddc.spa.fl_str_mv |
51 Matemáticas / Mathematics 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering |
topic |
51 Matemáticas / Mathematics 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering Aprendizaje no supervisado Función Kernel Principio de relevancia Agrupamiento Representación en grafo Función de transformación Unsupervised learning Kernel functions Principle of relevance Clustering Graph representation Mapping function |
dc.subject.proposal.spa.fl_str_mv |
Aprendizaje no supervisado Función Kernel Principio de relevancia Agrupamiento Representación en grafo Función de transformación Unsupervised learning Kernel functions Principle of relevance Clustering Graph representation Mapping function |
description |
En este trabajo se proponen algunos esquemas de aprendizaje no supervisado usando representaciones basadas en Kernel. Nuestra meta es revelar apropiadamente estructuras relevantes en datos. Por lo tanto, proponemos una técnica que aproveche conocimiento previo por parte de un usuario, mejorando el desempeño de agrupamiento. Además, proponemos un esquema general capaz de resaltar patrones relevantes en los datos de entrada por medio de una compensación entre dos transformadores. Finalmente, proponemos una estrategia para la selección automática de parámetros haciendo uso de funciones de similitud/disimilitud y análisis de relevancia para revelar estructuras locales y globales en los datos para tareas de aprendizaje no supervisado, mejorando el desempeño en etapas posteriores de aprendizaje no supervisado |
publishDate |
2014 |
dc.date.issued.spa.fl_str_mv |
2014 |
dc.date.accessioned.spa.fl_str_mv |
2019-07-03T19:04:12Z |
dc.date.available.spa.fl_str_mv |
2019-07-03T19:04:12Z |
dc.type.spa.fl_str_mv |
Trabajo de grado - Maestría |
dc.type.driver.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/masterThesis |
dc.type.version.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/acceptedVersion |
dc.type.content.spa.fl_str_mv |
Text |
dc.type.redcol.spa.fl_str_mv |
http://purl.org/redcol/resource_type/TM |
status_str |
acceptedVersion |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75096 |
dc.identifier.eprints.spa.fl_str_mv |
http://bdigital.unal.edu.co/39601/ |
url |
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/75096 http://bdigital.unal.edu.co/39601/ |
dc.language.iso.spa.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.relation.ispartof.spa.fl_str_mv |
Universidad Nacional de Colombia Sede Manizales Facultad de Ingeniería y Arquitectura Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Computación |
dc.relation.references.spa.fl_str_mv |
Castro Ospina, Andrés Eduardo (2014) Unsupervised Learning Frameworks Using Kernel Based Representations. Maestría thesis, Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales. |
dc.rights.spa.fl_str_mv |
Derechos reservados - Universidad Nacional de Colombia |
dc.rights.coar.fl_str_mv |
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
dc.rights.license.spa.fl_str_mv |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional |
dc.rights.uri.spa.fl_str_mv |
http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
dc.rights.accessrights.spa.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
rights_invalid_str_mv |
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional Derechos reservados - Universidad Nacional de Colombia http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.mimetype.spa.fl_str_mv |
application/pdf |
institution |
Universidad Nacional de Colombia |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/75096/1/7111509.2014.pdf https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/75096/2/7111509.2014.pdf.jpg |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
dee23b48b62bf05804745791234c343b 2e01a1800a69b90f712934e1c2776c37 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional Universidad Nacional de Colombia |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio_nal@unal.edu.co |
_version_ |
1814089905056251904 |