{"id":102173,"date":"2018-03-11T10:24:16","date_gmt":"2018-03-11T10:24:16","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/feature-selection-based-on-information-theory\/"},"modified":"2018-03-11T10:24:16","modified_gmt":"2018-03-11T10:24:16","slug":"feature-selection-based-on-information-theory","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/informatica\/feature-selection-based-on-information-theory\/","title":{"rendered":"Feature selection based on information theory"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Boyan Ivanov Bonev <\/strong><\/h2>\n<p>Con el aumento de la capacidad computacional de los ordenadores y de los m\u00e9todos de adquisici\u00f3n de datos, la dimensionalidad de los datos es cada vez m\u00e1s alta. El campo de reconocimiento de patrones se enfrenta a problemas con muestras compuestas por miles de caracter\u00edsticas y la reducci\u00f3n de su dimensionalidad es un preproceso crucial para hacerlas tratables.  en la presente tesis proponemos un m\u00e9todo de selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas para clasificaci\u00f3n supervisada. La principal aportaci\u00f3n es el uso eficiente de la teor\u00eda de la informaci\u00f3n, que provee un marco te\u00f3rico s\u00f3lido para medir la relaci\u00f3n entre las clases y las caracter\u00edsticas. Se considera que la informaci\u00f3n mutua es la mejor medida para tal fin. Tradicionalmente \u00e9sta se ha utilizado para evaluar caracter\u00edsticas de una en una, sin tener en cuenta sus interacciones dentro del conjunto. Esto es debido a la complejidad computacional implicada en su c\u00e1lculo. Dado que muchos conjuntos de datos contienen caracter\u00edsticas que no son independientes entre si, la suma de sus predicciones individuales no es igual a su predicci\u00f3n en conjunto.   una forma de estimar la informaci\u00f3n mutua es estimando la entrop\u00eda. Los m\u00e9todos basados en estimaci\u00f3n de densidades s\u00f3lo pueden ser usados para conjuntos de datos con un n\u00famero de muestras muy alto, y pocas caracter\u00edsticas (dimensiones). Por esta raz\u00f3n analizamos el uso de m\u00e9todos de estimaci\u00f3n de entrop\u00eda que no necesitan estimar densidades. Estos m\u00e9todos permiten evaluar de manera eficiente conjuntos de datos definidos por miles de caracter\u00edsticas.   para los conjuntos de datos de alta dimensionalidad, otro de los problemas existentes es el orden en el espacio de b\u00fasqueda. Los algoritmos voraces son los m\u00e1s r\u00e1pidos y que cometen menos sobreaprendizaje. Demostramos que, en t\u00e9rminos de teor\u00eda de la informaci\u00f3n, un algoritmo voraz de eliminaci\u00f3n de caracter\u00edsticas hacia atr\u00e1s, conserva la cantidad de informaci\u00f3n mutua, aunque el conjunto resultante no sea el m\u00ednimo.  validamos nuestro m\u00e9todo en tres aplicaciones reales de diferentes campos. Lo aplicamos a la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes omnidireccionales, a la selecci\u00f3n de genes en problemas de clasificaci\u00f3n para la predicci\u00f3n de enfermedades de c\u00e1ncer, y por \u00faltimo a clasificaci\u00f3n estructural basada en grafos. Las tres aplicaciones demuestran importantes mejoras de la clasificaci\u00f3n en sus respectivos campos.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Feature selection based on information theory<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Feature selection based on information theory <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Boyan Ivanov Bonev <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Alicante<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 29\/06\/2010<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Francisco Escolano Ru\u00edz<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: jos\u00e9 Oncina carratal\u00e1 <\/li>\n<li>Antonio  Jes\u00fas Bandera rubio (vocal)<\/li>\n<li>Antonio Pe\u00f1alver benavent (vocal)<\/li>\n<li>petia Radeva ivanova (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Boyan Ivanov Bonev Con el aumento de la capacidad computacional de los ordenadores y de los m\u00e9todos 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