SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.7 número4Análisis de la capacidad de OCL para generar restricciones de integridad de negocioEl proceso de migración a aplicaciones de código abierto en Cuba desde un enfoque metodológico índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Revista

Articulo

Indicadores

  • No hay articulos citadosCitado por SciELO

Links relacionados

  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO

Compartir


Revista Cubana de Ciencias Informáticas

versión On-line ISSN 2227-1899

Resumen

PEREZ-RUBIDO, Roxana. Una revisión a algoritmos de selección de atributos que tratan la redundancia en datos microarreglos. Rev cuba cienc informat [online]. 2013, vol.7, n.4, pp.16-30. ISSN 2227-1899.

En los últimos tiempos, el análisis de la redundancia en los algoritmos de selección de atributos en el aprendizaje automático, se ha convertido en una constante. Estudios han demostrado que los porcientos de predicción al eliminar estos atributos son mejores que los obtenidos en los casos donde no se hace. Además, al descartarlos se disminuye la complejidad temporal del clasificador al tener menos datos que procesar. En la actualidad, los algoritmos han evolucionado en ese sentido y tratan la redundancia de diferentes formas y con diferentes criterios. El principal objetivo del presente trabajo es presentar diferentes criterios de evaluación para tratar la redundancia en datos microarreglos de ADN. En el estudio se aplicaron los métodos análisis y síntesis, histórico-lógico e inductivo-deductivo. Se realizó una revisión bibliográfica de artículos publicados desde la década del 90 que presentan algoritmos para seleccionar atributos y que tienen en cuenta la dependencia entre ellos. En el artículo se describen de forma general los pasos, el criterio empleado en el análisis de la redundancia y algunas de las ventajas y desventajas de los mismos.

Palabras clave : Algoritmos filtros; análisis de redundancia; criterios de evaluación; selección de atributos.

        · resumen en Inglés     · texto en Español     · Español ( pdf )