2024-03-28T21:26:11Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/441472021-06-30T04:00:21Zcom_10324_38col_10324_852
UVaDOC
advisor
Cardeñoso Payo, Valentín
author
Bravo Núñez, Andrés
editor
Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
2020-12-14T17:53:15Z
2020-12-14T17:53:15Z
2020
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/44147
En la actualidad es habitual encontrar conjuntos de datos de alta dimensión. Este tipo
de datos son difíciles de interpretar y presentan problemas como entrada a algoritmos de
clasificación debido a la maldición de la dimensionalidad. Una manera de mejorar estos
aspectos es la aplicación de métodos de reducción de la dimensión.
Este trabajo tiene como objetivo analizar y comparar un subconjunto de los métodos
de reducción de dimensión existentes. Además, se hace una evaluación de los mismos tanto
de una manera aislada mediante diferentes medidas de calidad como por su impacto en
diferentes métodos de clasificación. Ambas evaluaciones se realizan sobre un conjunto de
datos de referencia como es MNIST.
De una manera más concreta, se han evaluado los métodos de reducción usando medidas
cuantitativas para medir la conservación de las propiedades locales y globables de
los datos. Posteriormente se han comparado métodos de clasificación entrenados en un
conjunto de datos reducido con métodos entrenados con los datos originales. Los resultados
obtenidos muestran que cual es el mejor método de reducción de dimensión depende
de nuestro objetivo (visualización o preprocesamiento). Además se comprueba que la reducción
de dimensión es una estrategia viable para mejorar el comportamiento de un
clasificador o para reducir el coste de entrenarlo, almacenarlo o usarlo.
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Reducción de dimensiones: revisión y aplicaciones en clasificación automática
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
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URL
https://uvadoc.uva.es/bitstream/10324/44147/1/TFG-G4635.pdf
File
MD5
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1521775
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