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• W1761159547 abstract "Con el aumento de la capacidad computacional de los ordenadores y de los metodos de adquisicion de datos, la dimensionalidad de los datos es cada vez mas alta, El campo de reconocimiento de patrones se enfrenta a problemas con muestras compuestas por miles de caracteristicas y la reduccion de su dimensionalidad es un preproceso crucial para hacerlas tratables.En la presente tesis proponemos un metodo de seleccion de caracteristicas para clasificacion supervisada. La principal aportacion es el uso eficiente de la teoria de la informacion, que provee un marco teorico solido para medir la relacion entre las clases y las caracteristicas. Se considera que la informacion mutua es la mejor medida para tal fin. Tradicionalmente esta se ha utilizado para evaluar caracteristicas de una en una, sin tener en cuenta sus interacciones dentro del conjunto. Esto es debido a la complejidad computacional implicada en su calculo. Dado que muchos conjuntos de datos contienen caracteristicas que no son independientes entre si, la suma de sus predicciones individuales no es igual a su prediccion en conjunto. Una forma de estimar la informacion mutua es estimando la entropia. Los metodos basados en estimacion de densidades solo pueden ser usados para conjuntos de datos con un numero de muestras muy alto, y pocas caracteristicas (dimensiones). Por esta razon analizamos el uso de metodos de estimacion de entropia que no necesitan estimar densidades. Estos metodos permiten evaluar de manera eficiente conjuntos de datos definidos por miles de caracteristicas. Para los conjuntos de datos de alta dimensionalidad, otro de los problemas existentes es el orden en el espacio de busqueda. Los algoritmos voraces son los mas rapidos y que cometen menos sobreaprendizaje. Demostramos que, en terminos de teoria de la informacion, un algoritmo voraz de eliminacion de caracteristicas hacia atras, conserva la cantidad de informacion mutua, aunque el conjunto resultante no sea el minimo.Validamos nuestro metodo en tres aplicaciones reales de diferentes campos. Lo aplicamos a la clasificacion de imagenes omnidireccionales, a la seleccion de genes en problemas de clasificacion para la prediccion de enfermedades de cancer, y por ultimo a clasificacion estructural basada en grafos. Las tres aplicaciones demuestran importantes mejoras de la clasificacion en sus respectivos campos." @default.
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