Selección sub-óptima del espectro asociado a la matriz de afinidad

En este artículo se presenta un método de agrupamiento espectral que incorpora un etapa de selección sub-óptima de características. Los métodos de agrupamiento espectral tienden a determinar la estructura subyacente en un conjunto de patrones, donde otros métodos convencionales por la disposición y...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Lorenti, Luciano, Violini, María Lucía, Giacomantone, Javier
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2013
Materias:	Ciencias Informáticas Informática Robotics clustering espectral Intelligent agents selección de características visión por computadora Computer vision robótica
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/31831
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En este artículo se presenta un método de agrupamiento espectral que incorpora un etapa de selección sub-óptima de características. Los métodos de agrupamiento espectral tienden a determinar la estructura subyacente en un conjunto de patrones, donde otros métodos convencionales por la disposición y características particulares de los agrupamiento, no obtienen los resultados esperados. En este trabajo se propone utilizar un método particular de selección de características que tiene como objetivo determinar el mejor conjunto de autovectores de la matriz de afinidad normalizada. La determinación correcta del subcon-junto de autovectores mías relevantes, puede ser utilizada para mejorar las características de las particiones generadas. El método es evaluado con datos sintéticos simulando estructuras de datos específicas, y en datos reales obtenidos con una cámara de tiempo de vuelo.
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Selección sub-óptima del espectro asociado a la matriz de afinidad

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