Clasificación de datos funcionales

Autores
Bercovich Szulmajster, Ulises
Año de publicación
2022
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Boente Boente, Graciela Lina
Descripción
El problema de clasificación de datos funcionales presenta características que lo distinguen del caso multivariado. Algunas de estas son la importancia de la regularidad de un elemento aleatorio o la ausencia de la función de densidad. Como consecuencia de estas diferencias, muchos de los clasificadores utilizados en el caso multivariado dejan de ser factibles para el caso funcional. Esta tesis parte de la revisión de una selección de métodos de clasificación para ambos escenarios, así como la exposición de distintas nociones de profundidad y atipicidad. Finalmente, se presenta un nuevo método no paramétrico basado en dos herramientas, a saber, el DD-plot combinado con una medida de profundidad. El DD-plot es una herramienta de reducción de la dimensión y visualización de datos que se utilizará para pasar de la dimensión infinita a un espacio de baja dimensión. Por otra parte, la medida de profundidad considerada fue creada específicamente para el caso funcional y tiene en cuenta dos magnitudes de importancia, la distancia entre curvas y la similaridad de sus formas.
Fil: Bercovich Szulmajster, Ulises. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Materia
CLASIFICACION
DATOS FUNCIONALES
DD-PLOT
PROFUNDIDAD
ATIPICIDAD DIRECCIONAL
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
OAI Identificador
seminario:seminario_nMAT001036_BercovichSzulmajster
Acceder
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