Algoritmo KNN basado en información mutua para clasificación de patrones con valores perdidos
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Larrey Ruiz, Jorge; Morales Sánchez, Juan; Sancho Gómez, José Luis; Verdú Monedero, Rafael; García Laencina, Pedro JoséGrupo de investigación
Grupo Teoría y Tratamiento de la Señal (GTTS)Área de conocimiento
Teoría de la Señal y las ComunicacionesPatrocinadores
Este trabajo está parcialmente financiado por el Ministerio de Educación y Ciencia a través del proyecto TEC2006-13338/TCM.Fecha de publicación
2008-09Editorial
Garcia Villalba, Luis JavierCita bibliográfica
LARREY RUIZ, Jorge et al. Algoritmo KNN basado en información mutua para clasificación de patrones con valores perdidos. En: Simposium Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio (23º: 2008: Madrid) URSI 2008: XXIII Simposium Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio, celebrado del 22 al 24 de septiembre de 2008 en Madrid. Madrid: Garcia Villalba, Luis Javier, 2008. Pp. 4. ISBN 978-84-612-6291-5Palabras clave
Algoritmo KNNImputación de datos
Patrón con valor perdido
Información Mutua (IM).
K-Nearest Neighbours algorithm
Data imputation
Missing value pattern
Mutual information
Resumen
Incomplete data is a common drawback in reallife
classification problems. Missing values in data sets may
have different origins such as death of patients, equipment
malfunctions, refusal of respondents to answer certain questions,
and so on. This work1 presents an effective and robust approach
for classification with unknown input data. In particular, an
enhanced version of the K-Nearest Neighbours algorithm using
Mutual Information is proposed. Results on two classification
datasets shows the usefullness of this approach.
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