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Método de agrupamiento para el manejo de datos — Wikipedia (es)

Source: Wikipedia (es)
Original: https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_de_agrupamiento_para_el_manejo_de_datos
License (as archived): CC-BY-SA-4.0
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El método de agrupamiento para el manejo de datos (en inglés: Group method of data handling, GMDH) es una familia de algoritmos inductivos para la modelación matemática computacional de conjunto de datos multi-paramétricos que caracteriza completamente la optimización estructural y paramétrica automática de modelos. GMDH es utilizado en campos como Minería de datos, descubrimiento de conocimiento, predicción, modelado de sistemas complejos, optimización y reconocimiento de patrón. Los algoritmos GMDH están caracterizados por el procedimiento inductivo que realiza un ordenamiento de modelos polinómicos gradualmente complicados y selecciona la solución mejor mediante el tan nombrado criterio externo. Un modelo GMDH con múltiples entradas y una salida es un subconjunto de componentes de la función base (1): Y ( x 1 , … , x n ) = a 0 + ∑ i = 1 m a i f i {\displaystyle Y(x_{1},\dots ,x_{n})=a_{0}+\sum \limits _{i=1}^{m}a_{i}f_{i}} donde f son las funciones elementales dependientes en diferentes conjuntos de entradas, a son coeficientes y m es el número de los componentes de la función base. Para encontrar la solución mejor los algoritmos GMDH consideran varios subconjuntos de componente de la función base (1) llamados modelos parciales. Los coeficientes de estos modelos son estimados por el método de mínimos cuadrados. Los algoritmos GMDH gradualmente aumentan el número de componentes del modelo parcial y encuentran una estructura del modelo con complejidad óptima indicada por el valor mínimo de un criterio externo. Este proceso es llamado autoorganización de modelos. La función base más popular utilizada en GMDH es el polinomio gradualmente complicado de Kolmogorov-Gabor (2): Y ( x 1 , … , x n ) = a 0 + ∑ i = 1 n a i x i + ∑ i = 1 n ∑ j = i n a i j x i x j + ∑ i = 1 n ∑ j = i n ∑ k = j n a i j k x i x j x k + ⋯ {\displaystyle Y(x_{1},\dots ,x_{n})=a_{0}+\sum \limits _{i=1}^{n}{a_{i}}x_{i}+\sum \limits _{i=1}^{n}{\sum \limits _{j=i}^{n}{a_{ij}}}x_{i}x_{j}+\sum \limits _{i=1}^{n}{\sum \limits _{j=i}^{n}{\sum \limits _{k=j}^{n}{a_{ijk}}}}x_{i}x_{j}x_{k}+\cdots } Los modelos resultantes son también conocidos como redes neuronales polinómicas. Jürgen Schmidhuber cita a GDMH como uno de los métodos de aprendizaje profundo más tempranos, remarcando que ya en 1971 este fue usado para entrenar redes neuronales ocho-capas.

Tema degli esploratori: statistica e scienza dei dati (deposito sistematico; ricerca «minería de datos»).
Fonte: Wikipedia in spagnolo, voce «Método de agrupamiento para el manejo de datos» — https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_de_agrupamiento_para_el_manejo_de_datos
Wikidata Q3507155 (dati Wikidata in CC0 1.0) — https://www.wikidata.org/wiki/Q3507155
Autori: i contributori di Wikipedia (cronologia: https://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A9todo_de_agrupamiento_para_el_manejo_de_datos?action=history).
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