Desde el análisis de sistemas complejos hasta el reconocimiento de patrones: evaluación experimental de un método de extracción de características no supervisado basado en las métricas del índice de relevancia
Autores: Sani, Laura; Pecori, Riccardo; Mordonini, Monica; Cagnoni, Stefano
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
Desde el análisis de sistemas complejos hasta el reconocimiento de patrones: evaluación experimental de un método de extracción de características no supervisado basado en las métricas del índice de relevancia
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
índice de relevancia
Métricas
Teoría de la información
Estructuras interactivas
Reconocimiento de patrones
Espacio de características
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 29
Citaciones: Sin citaciones
Los resultados obtenidos en experimentos realizados con algunos conjuntos de datos del mundo real disponibles públicamente muestran que, especialmente cuando se combinan con clasificadores basados en árboles, el rendimiento de un método de extracción de características no supervisado basado en métricas de RI puede ser comparable o mejor que otros métodos clásicos de selección o extracción de características supervisadas o no supervisadas.
Descripción
Los resultados obtenidos en experimentos realizados con algunos conjuntos de datos del mundo real disponibles públicamente muestran que, especialmente cuando se combinan con clasificadores basados en árboles, el rendimiento de un método de extracción de características no supervisado basado en métricas de RI puede ser comparable o mejor que otros métodos clásicos de selección o extracción de características supervisadas o no supervisadas.