Detección de variables representativas en sistemas complejos con reglas interpretables utilizando núcleos de grupos
Autores: Champion, Camille; Brunet, Anne-Claire; Burcelin, Rémy; Loubes, Jean-Michel; Risser, Laurent
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Detección de variables representativas en sistemas complejos con reglas interpretables utilizando núcleos de grupos
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Marco de trabajo
Variables representativas
Grupos CORE
Estrategia de regularización
Datos de alta dimensionalidad
Estrategias algorítmicas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
En este documento, presentamos un nuevo marco dedicado a la detección robusta de variables representativas en espacios de alta dimensionalidad con un número potencialmente limitado de observaciones.
Descripción
En este documento, presentamos un nuevo marco dedicado a la detección robusta de variables representativas en espacios de alta dimensionalidad con un número potencialmente limitado de observaciones.