ESTADÍSTICA
TITULO DEL TRABAJO
SELECCIÓN DE ATRIBUTOS EN CONTEXTOS DE ALTA DIMENSIONALIDAD. MÉTODO BASADO EN LA ENTROPÍA CONDICIONAL
AUTORES
María Del Carmen Romero and Alejandro Clausse
INSTITUCIÓN
Facultad de Ciencias Económicas (UNCPBA) – PLADEMA (Facultad de Ciencias Exactas – UNCPBA)
Presentación:
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2 COMENTARIOS
Buenos Días. How would the method behave for variables that are not independent and equiprobable? Could the method be applied on problems with a high number of attributes with sparse values (such as text mining applications) ? Gracias e felicitaciones por el trabajo !
Thank you for your comments. This work is part of my PhD Thesis. The methods works for variables independent (the condition of equiprobability is not necessary) in contexts of high dimensionality where the number of attributes is greater than the number of observations. So, it can be applicable to text mining applications. I am probing by simulations cases for dependent variables.