Development of a software prototype for interactive dimensionality reduction including a representation quality measurement / Josué Nicolás Marín Gaviño ; tutor Manuel Eugenio Morocho Cayamcela

Por: Colaborador(es): Tipo de material: TextoTextoIdioma: Inglés Idioma del resumen: Español Fecha de copyright: Urcuquí, 2021Descripción: 57 hojas : ilustraciones (algunas a color) ; 30 cm + 1 CD-ROMTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2021 Resumen: La reducción de dimensionalidad (DR) es un proceso de transformación de datos que proporciona una representación de baja dimensión (atributos o variables) de conjuntos de datos de alta dimensión. Los principales objetivos de la recuperación ante desastres son la reducción de ruido, la reducción del espacio de almacenamiento, la visualización de datos, el procesamiento eficiente de datos y la concentración de información importante en menos variables que el conjunto original. Una medida de rendimiento visual en DM es la preservación de la topología. Las curvas de calidad RNX, propuestas por Lee y Verleysen, evalúan el rendimiento generando una representación gráfica de la preservación de la topología. En la actualidad, existe una herramienta para la evaluación de la conservación de la topología de los algoritmos de DM, también desarrollada por Lee y Verleysen (2009). A nuestro leal saber y entender, dicha herramienta solo está disponible en MatLab. Por lo tanto, surge un desafío de implementación ya que MATLAB puede tener una portabilidad limitada y apenas se usa en diferentes tecnologías, como marcos para la reducción de dimensionalidad programados en otros lenguajes de programación. En este trabajo, proporcionamos una implementación en el lenguaje de programación Python de un módulo de evaluación de software de la curva RNX, una herramienta de codificación versátil y basada en paquetes que permite su uso en múltiples tecnologías.
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Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2021

Incluye referencias bibliográficas (páginas 38-42)

Trabajo de integración curricular con acceso abierto

Texto (Hypertexto links)

La reducción de dimensionalidad (DR) es un proceso de transformación de datos que proporciona una representación de baja dimensión (atributos o variables) de conjuntos de datos de alta dimensión. Los principales objetivos de la recuperación ante desastres son la reducción de ruido, la reducción del espacio de almacenamiento, la visualización de datos, el procesamiento eficiente de datos y la concentración de información importante en menos variables que el conjunto original. Una medida de rendimiento visual en DM es la preservación de la topología. Las curvas de calidad RNX, propuestas por Lee y Verleysen, evalúan el rendimiento generando una representación gráfica de la preservación de la topología. En la actualidad, existe una herramienta para la evaluación de la conservación de la topología de los algoritmos de DM, también desarrollada por Lee y Verleysen (2009). A nuestro leal saber y entender, dicha herramienta solo está disponible en MatLab. Por lo tanto, surge un desafío de implementación ya que MATLAB puede tener una portabilidad limitada y apenas se usa en diferentes tecnologías, como marcos para la reducción de dimensionalidad programados en otros lenguajes de programación. En este trabajo, proporcionamos una implementación en el lenguaje de programación Python de un módulo de evaluación de software de la curva RNX, una herramienta de codificación versátil y basada en paquetes que permite su uso en múltiples tecnologías.

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