TY - JOUR 
A1 - García Laencina, Pedro José
AU - Sancho Gómez, José Luis
T1 - Regresión Local por Mínimos Cuadrados para Estimación Eficiente de Datos Incompletos
Y1 - 2008
SN - 1888-8356
UR - http://hdl.handle.net/10317/2581
AB - La 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.
KW - Mínimos cuadrados
LA - spa
PB - Universidad Politécnica de Cartagena
ER -