Metodología de visualización de datos utilizando métodos espectrales y basados en divergencias para la reducción interactiva de la dimensión

Las tareas de reconocimiento de patrones aplican métodos que evolucionan de manera equivalente al crecimiento de los datos, alcanzando métricas eficientes en términos de optimización y rendimiento computacional aplicado a exploración, selección y representación de datos. No obstante, los resultados brindados por dichos métodos y herramientas podrían resultar ambiguos y/o abstractos para el usuario, haciendo que su aplicación sea compleja, aun mas si no cuentan con un conocimiento previo de los datos. Tener un conocimiento a priori garantiza en el mayor de los casos la correcta selección del modelo, así como también algoritmos y métodos adecuados. Sin embargo, en datos masivos, donde este conocimiento es escaso y poco factible, los procesos de interpretación podrían ser arduos para los usuarios, especialmente, para aquellos usuarios no expertos. En consecuencia, han surgido diversos problemas que debe enfrentar el reconocimiento de patrones, entre los más importantes se encuentran: La reducción de dimensión, la interacción con grandes volúmenes de información, la interpretación y la visualización de los datos. Lo anterior puede enmarcar conceptos de controlabilidad e interacción que son propiedades, en su mayoría, ausentes en las investigaciones típicas dentro del campo de reducción de dimensión. Esta tesis presenta un nuevo enfoque de visualización de datos, basada en la mezcla interactiva de resultados de los métodos de reducción de dimensional dad (RD). Tal mezcla es una suma ponderada, cuyos factores de ponderación son definidos por el usuario a través de una interfaz visual e intuitiva. Además, el espacio de representación de baja dimensión producida por métodos de (RD) se representan gráficamente mediante diagramas de dispersión alimentados a través de una visualización de datos interactiva controlada. Para ello, se calculan las distancias entre pares por similitud y se emplean para definir el grafico a representar en el diagrama de dispersión..

Metodología de visualización de datos utilizando métodos espectrales y basados en divergencias para la reducción interactiva de la dimensión

Las tareas de reconocimiento de patrones aplican métodos que evolucionan de manera equivalente al crecimiento de los datos, alcanzando métricas eficientes en términos de optimización y rendimiento computacional aplicado a exploración, selección y representación de datos. No obstante, los resultados brindados por dichos métodos y herramientas podrían resultar ambiguos y/o abstractos para el usuario, haciendo que su aplicación sea compleja, aun mas si no cuentan con un conocimiento previo de los datos. Tener un conocimiento a priori garantiza en el mayor de los casos la correcta selección del modelo, así como también algoritmos y métodos adecuados. Sin embargo, en datos masivos, donde este conocimiento es escaso y poco factible, los procesos de interpretación podrían ser arduos para los usuarios, especialmente, para aquellos usuarios no expertos. En consecuencia, han surgido diversos problemas que debe enfrentar el reconocimiento de patrones, entre los más importantes se encuentran: La reducción de dimensión, la interacción con grandes volúmenes de información, la interpretación y la visualización de los datos. Lo anterior puede enmarcar conceptos de controlabilidad e interacción que son propiedades, en su mayoría, ausentes en las investigaciones típicas dentro del campo de reducción de dimensión. Esta tesis presenta un nuevo enfoque de visualización de datos, basada en la mezcla interactiva de resultados de los métodos de reducción de dimensional dad (RD). Tal mezcla es una suma ponderada, cuyos factores de ponderación son definidos por el usuario a través de una interfaz visual e intuitiva. Además, el espacio de representación de baja dimensión producida por métodos de (RD) se representan gráficamente mediante diagramas de dispersión alimentados a través de una visualización de datos interactiva controlada. Para ello, se calculan las distancias entre pares por similitud y se emplean para definir el grafico a representar en el diagrama de dispersión..