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dc.contributor.authorGarcía Laencina, Pedro José 
dc.contributor.authorSancho Gómez, José Luis 
dc.date.accessioned2012-05-03T11:26:28Z
dc.date.available2012-05-03T11:26:28Z
dc.date.issued2008-05
dc.identifier.citationGARCÍA LAENCINA, P.J.; SANCHO GÓMEZ, J.L. Regresión Local por Mínimos Cuadrados para Estimación Eficiente de Datos Incompletos. En: I Jornadas de Introducción a la Investigación de la UPCT, mayo 2008, nº1. Cartagena: Universidad Politécnica de Cartagena, 2008. p.16-18eng
dc.identifier.issn1888-8356
dc.description.abstractLa presencia de valores perdidos o datos incompletos es un problema a solventar en muchas aplicaciones reales de reconocimiento de patrones. Un procedimiento extendido, y a la vez adecuado, es la imputación (i.e., estimación de valores perdidos a partir de la información conocida). Este artículo presenta un robusto algoritmo de imputación basado en la regresión local por mínimos cuadrados. Para cada patrón incompleto, se calculan sus K vecinos más cercanos, y apartir de esta información, la estimación de datos icnompletos se obtiene mediante la resolución del problema de ajsute de mínimos cuadrados regularizado incluyendo el término de regularización de Tikhonov. Los resultados en un problema de diagnosis médica muestran las ventajas del método propuesto.eng
dc.formatapplication/pdfeng
dc.language.isospaeng
dc.publisherUniversidad Politécnica de Cartagenaeng
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.titleRegresión Local por Mínimos Cuadrados para Estimación Eficiente de Datos Incompletoseng
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articleeng
dc.subjectMínimos cuadradoseng
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/2581
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesseng


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
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