Estudio Comparativo de Métodos de Selección de Características de Inferencia Supervisada y No Supervisada
Palabras clave:
Proyección ortonormal, PCA, selección de características, WPCA
Resumen
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.
Cómo citar
[1]
D. H. Peluffo-Ordóñez, J. L. Rodríguez-Sotelo, y G. Castellanos-Domínguez, «Estudio Comparativo de Métodos de Selección de Características de Inferencia Supervisada y No Supervisada», TecnoL., n.º 23, pp. 149–166, dic. 2009.
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Publicado
2009-12-20
Número
Sección
Artículos