Un nuevo algoritmo para calcular componentes ortogonales disjuntos en el modelo Tucker de tres vías
Autores: Martin-Barreiro, Carlos; Ramirez-Figueroa, John A.; Nieto-Librero, Ana B.; Leiva, Víctor; Martin-Casado, Ana; Galindo-Villardón, M. Purificación
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Un nuevo algoritmo para calcular componentes ortogonales disjuntos en el modelo Tucker de tres vías
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Métodos tradicionales
Componentes informáticos
Modelo de Tucker de tres vías
Algoritmo heurístico
Componentes ortogonales
Interpretación de resultados
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 24
Citaciones: Sin citaciones
Uno de los principales inconvenientes de los métodos tradicionales para calcular componentes en el modelo Tucker de tres vías es la estructura compleja de las matrices de carga finales que impiden una interpretación fácil de los resultados obtenidos. En este artículo, proponemos un algoritmo heurístico para calcular componentes ortogonales disjuntos que facilitan el análisis de datos de tres vías y la interpretación de resultados. Observamos en los experimentos computacionales realizados que nuestro nuevo algoritmo mejora este inconveniente, generando matrices de carga finales con una estructura simple y luego más fáciles de interpretar. Se proporcionan ilustraciones con datos reales para mostrar posibles aplicaciones del algoritmo.
Descripción
Uno de los principales inconvenientes de los métodos tradicionales para calcular componentes en el modelo Tucker de tres vías es la estructura compleja de las matrices de carga finales que impiden una interpretación fácil de los resultados obtenidos. En este artículo, proponemos un algoritmo heurístico para calcular componentes ortogonales disjuntos que facilitan el análisis de datos de tres vías y la interpretación de resultados. Observamos en los experimentos computacionales realizados que nuestro nuevo algoritmo mejora este inconveniente, generando matrices de carga finales con una estructura simple y luego más fáciles de interpretar. Se proporcionan ilustraciones con datos reales para mostrar posibles aplicaciones del algoritmo.