Revisitando algunos modelos de análisis de datos de la mano de la teoría de localización

Título: Revisitando algunos modelos de análisis de datos de la mano de la teoría de localización.

Ponente: Justo Puerto (IMUS, Universidad de Sevilla)

Organizador: Juan Aparicio Baeza

Fecha: Miércoles 3 de julio de 2019, 11:0 h.

Lugar: Aulas 0.1 y 0.2 , Instituto Universitario de Investigación CIO, Edificio Torretamarit, Universidad Miguel Hernández (Campus de Elche)

Resumen: Esta charla presenta conexiones entre la teoría de localización y algunos aspectos básicos del análisis de datos. Para ello se abordará el problema de localización de estructuras dimensionales que reemplazan a los servidores puntuales. De entre el amplio número de problemas que se han estudiado nos centraremos en el de localizar hiperplanos en espacios de dimensión finita por sus implicaciones en el ajuste de conjuntos de datos y en la clasificación supervisada. Abordaremos dos modelos de localización de hiperplanos que dan lugar a sendos modelos de análisis de datos: el problema de agrupar y ajustar, y el problema de aprendizaje supervisado sobre conjuntos de datos con más de dos clases. Presentaremoslos modelos y sus propiedades y analizaremos los resultados computacionales sobre conocidas bases de datos.