Clasificación estadística dinámica

Clasificación estadística dinámica

Consideramos el problema de la clasificación estadística supervisada desde la perspectiva de los sistemas dinámicos. Suponemos la existencia de dos clases cuyas poblaciones se distribuyen como normales en un espacio real de dimensión n. Estas funciones de densidad son los potenciales de los correspon...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Pulido-Cejudo, Javier, Cuevas-Covarrubias, Carlos
Formato: Online
Idioma:eng
Publicado: Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2017
Acceso en línea:https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/27774
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spelling RMTA277742022-01-31T18:32:27Z Dynamic statistical classification Clasificación estadística dinámica Pulido-Cejudo, Javier Cuevas-Covarrubias, Carlos supervised statistical classification multivariate normal distribution vector fields attractors bifurcation dynamical systems Clasificación estadística supervisada distribución normal multivariada campos vectoriales atractores bifurcación sistemas dinámicos We consider the statistical supervised classification problem from adynamical systems approach. We assume that two classes exist and that, for each one, a multivariate normal distribution determines the probability to be in a certain region in the n dimensional real vector space. These density functions are the potentials of corresponding gradient vector fields for each class; we construct a “classifying vector field” as a suitable weighted mean ofthem. From data known in the literature, we estimate the population parameters, and the classes are successfully distinguished; we compute and present confusion matrices. A one and two-dimensional analysis is given. Consideramos el problema de la clasificación estadística supervisada desde la perspectiva de los sistemas dinámicos. Suponemos la existencia de dos clases cuyas poblaciones se distribuyen como normales en un espacio real de dimensión n. Estas funciones de densidad son los potenciales de los correspondientes campos gradientes de cada clase; construímos el “campo vectorial clasificante” como un campo promedio con pesos apropiados. A partir de datos bien conocidos en la literatura, estimamos los parámetros poblacionales y las clases son clasificadas exitosamente. Un análisis en dimensiones uno y dos es presentado. Universidad de Costa Rica, Centro de Investigación en Matemática Pura y Aplicada (CIMPA) 2017-01-25 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Article application/pdf https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/27774 10.15517/rmta.v24i1.27774 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 24 No. 1 (2017): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 115-127 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 24 Núm. 1 (2017): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 115-127 Revista de Matemática; Vol. 24 N.º 1 (2017): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 115-127 2215-3373 1409-2433 eng https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/matematica/article/view/27774/27981 Derechos de autor 2017 Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones
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