{"id":62038,"date":"2018-03-09T22:49:55","date_gmt":"2018-03-09T22:49:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/clustering-ebem-modelos-de-meclas-gausianas-basados-en-maximinizacion-de-entropa%c2%ada\/"},"modified":"2018-03-09T22:49:55","modified_gmt":"2018-03-09T22:49:55","slug":"clustering-ebem-modelos-de-meclas-gausianas-basados-en-maximinizacion-de-entropa%c2%ada","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/inteligencia-artificial\/clustering-ebem-modelos-de-meclas-gausianas-basados-en-maximinizacion-de-entropa%c2%ada\/","title":{"rendered":"Clustering ebem: modelos de meclas gausianas basados en maximinizaci\u00f3n de entrop\u00eda"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Antonio Pe\u00f1alver Benavent <\/strong><\/h2>\n<p>En este trabajo presentamos una nueva aproximaci\u00f3n al problema de la estimaci\u00f3n de los par\u00e1metros de un modelo de mezcla gausiana aunque el algoritmo expetation-maximization (em) proporciona una soluci\u00f3n iterativa de m\u00e1xima verosimilitud. Es conocida su sensibilidad a la elecci\u00f3n de los valores iniciales del modelo, pudiendo converger a un m\u00e1ximo local de la funci\u00f3n verosimilitud. Generalmente algunas t\u00e9cnicas como k-means suelen emplearse para establecer los valores iniciales del modelo, sin embargo, puesto que se trata igualmente de algoritmos locales, s\u00f3lo se incrementa la velocidad de convergencia del algoritmo hacia alg\u00fan m\u00e1ximo local, pero no queda en ning\u00fan caso asegurada la consecuci\u00f3n del m\u00e1ximo global. Por otra parte el resultado obtenido es igualmente dependiente del n\u00famero de componentes de la mezcla, que en la mayor\u00eda de las situaciones es desconocido a priori. Para solventar los inconvenientes descritos anteriormente, introducimos un criterio basado en la estimaci\u00f3n de la entrop\u00eda  de la densidad de probabilidad asociada a cada componente, que permite medir la calidad de ajuste de un modelo o de mezcla con un determinado n\u00famero de componentes. Proponemos  dos m\u00e9todos para estimar la entrop\u00eda asociada a cada n\u00facleo y una modificaci\u00f3n del algoritmo en cl\u00e1sico para encontrar el n\u00famero \u00f3ptimo de componente de la mezcla, adem\u00e1s, empleamos dos criterios de parada para seleccionar el orden del modelo, uno basado en la entrop\u00eda global de la mezcla y otro basado en el principio de longitud de descripci\u00f3n m\u00ednima (mdl). El algoritmo comienza con un s\u00f3lo n\u00facleo y va a\u00f1adiendo din\u00e1micamente nuevos n\u00facleos en las zonas del espacio de observaciones en que el ajuste es menos fino. De este modo, se elimina el problema de la inicializaci\u00f3n del modelo  y se obtiene el orden del mismo (n\u00famero \u00f3ptimo de n\u00facleos) que mejor se ajusta al conjunto de observaciones dadas. Le algoritmo ha sido probado con \u00e9xito en estimaci\u00f3n de densidad de probabilidad asociada a los datos, reconocimiento de patrones y segmentaci\u00f3n de im\u00e1genes en color. Adem\u00e1s comparamos los resultados de la t\u00e9cnica con los obtenidos con em cl\u00e1sico y otras que tambi\u00e9n ajustan din\u00e1micamente el modelo y que han sido propuestas con anterioridad. Aunque el problema ha sido tratado por numerosos investigadores, la mejor forma de resolver la cuesti\u00f3n en la pr\u00e1ctica es todav\u00eda un problema abierto.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Clustering ebem: modelos de meclas gausianas basados en maximinizaci\u00f3n de entrop\u00eda<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Clustering ebem: modelos de meclas gausianas basados en maximinizaci\u00f3n de entrop\u00eda<\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Antonio Pe\u00f1alver Benavent <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Alicante<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 17\/12\/2007<\/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: rafael Molina soriano <\/li>\n<li>col\u00edn De la higuera (vocal)<\/li>\n<li>pedro Larra\u00f1aga mugica (vocal)<\/li>\n<li>Jos\u00e9 Oncina carratal\u00e1 (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Antonio Pe\u00f1alver Benavent En este trabajo presentamos una nueva aproximaci\u00f3n al problema de la estimaci\u00f3n de los 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