Título
[pt] ENTROPIA DE RÉNYI E INFORMAÇÃO MÚTUA DE CAUCHY-SCHWARTZ APLICADAS AO ALGORITMO DE SELEÇÃO DE VARIÁVEIS MIFS-U: UM ESTUDO COMPARATIVO
Título
[en] RÉNYI ENTROPY AND CAUCHY-SCHWARTZ MUTUAL INFORMATION APPLIED TO THE MIFS-U VARIABLES SELECTION ALGORITHM: A COMPARATIVE STUDY
Autor
[pt] LEONARDO BARROSO GONCALVES
Vocabulário
[pt] ENTROPIA
Vocabulário
[pt] JANELAS DE PARZEN
Vocabulário
[pt] SELECAO DE VARIAVEIS
Vocabulário
[pt] INFORMACAO MUTUA
Vocabulário
[en] ENTROPY
Vocabulário
[en] PARZEN WINDOWS
Vocabulário
[en] SELECTION OF VARIABLES
Vocabulário
[en] MUTUAL INFORMATION
Resumo
[pt] A presente dissertação aborda o algoritmo de Seleção de
Variáveis Baseada em Informação Mútua sob Distribuição de
Informação Uniforme (MIFS-U) e expõe um método alternativo
para estimação da entropia e da informação mútua, medidas
que constituem a base deste algoritmo de seleção.
Este método tem, por fundamento, a informação mútua
quadrática de Cauchy-Schwartz e a entropia quadrática de
Rényi, combinada, no caso de variáveis contínuas, ao método
de estimação de densidade Janela de Parzen. Foram
realizados experimentos com dados reais de domínio público,
sendo tal método comparado com outro, largamente utilizado,
que adota a definição de entropia de Shannon e faz uso, no
caso de variáveis contínuas, do estimador de densidade
histograma. Os resultados mostram pequenas variações entre
os dois métodos, mas que sugerem uma investigação futura
através de um classificador, tal como Redes Neurais, para
avaliar qualitativamente tais resultados à luz do objetivo
final que consiste na maior exatidão de classificação.
Resumo
[en] This dissertation approaches the algorithm of Selection of
Variables under Mutual Information with Uniform Distribution
(MIFS-U) and presents an alternative method for estimate
entropy and mutual information, measures that
constitute the base of this selection algorithm. This method
has, for foundation, the Cauchy-Schwartz quadratic mutual
information and the quadratic Rényi entropy, combined, in
the case of continuous variables, with Parzen Window
density estimation. Experiments were accomplished with real
public domain data, being such method compared with other,
broadly used, that adopts the Shannon entropy definition and
makes use, in the case of continuous variables, of the
histogram density estimator The results show small
variations among the two methods, what suggests a future
investigation through a classifier, such as Neural
Networks, to evaluate this results, qualitatively, in the
light of the final objective that consists of the biggest
sort exactness.
Orientador(es)
CARLOS KUBRUSLY
Coorientador(es)
JOSE LEONARDO RIBEIRO MACRINI
Banca
JOSE LEONARDO RIBEIRO MACRINI
Banca
CARLOS KUBRUSLY
Banca
ELISABETH COSTA MONTEIRO
Banca
GETULIO BORGES DA SILVEIRA FILHO
Catalogação
2008-09-08
Apresentação
2008-04-03
Tipo
[pt] TEXTO
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Idioma(s)
PORTUGUÊS
Referência [pt]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=12170@1
Referência [en]
https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=12170@2
Referência DOI
https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.12170
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