Escalado multidimensional métrico en problemas con grandes datos - Cosatto Ammann, Pedro Camilo (2023)
En este trabajo describimos y aplicamos métodos de escalado multidimensional (MDS) para muestras con gran cantidad de datos. El escalado multidimensional es un conjunto de técnicas de representación de objetos basadas en las distancias, similaridades o disimilaridades entre ellos. Estos métodos tienen severas limitaciones cuando el tamaño de la muestra aumenta, debido a las dificultades de cómputo. Analizamos tres algoritmos distintos para sortear este problema: dos de ellos basados en la idea de división y conquista, y uno de ellos basado en un método de interpolación. Luego, aplicamos uno de ellos a un problema de agrupamiento. Los métodos estudiados logran reproducir con gran exactitud y precisión la solución que se obtendría con los métodos clásicos, aunque se descubrieron algunos aspectos a mejorar, especialmente con la aparición de datos atípicos. Por lo realizado en el problema de aplicación, creemos que estas variantes aportan ventajas al MDS como método de reducción de la dimensión, poniéndolo al mismo nivel que otras técnicas comúnmente usadas en el tratamiento de muestras grandes, como el análisis de Componentes Principales o t-SNE.