Resumen:
El problema de clasificación de datos funcionales presenta características que lo distinguen del caso multivariado. Algunas de estas son la importancia de la regularidad de un elemento aleatorio o la ausencia de la función de densidad. Como consecuencia de estas diferencias, muchos de los clasificadores utilizados en el caso multivariado dejan de ser factibles para el caso funcional. Esta tesis parte de la revisión de una selección de métodos de clasificación para ambos escenarios, así como la exposición de distintas nociones de profundidad y atipicidad. Finalmente, se presenta un nuevo método no paramétrico basado en dos herramientas, a saber, el DD-plot combinado con una medida de profundidad. El DD-plot es una herramienta de reducción de la dimensión y visualización de datos que se utilizará para pasar de la dimensión infinita a un espacio de baja dimensión. Por otra parte, la medida de profundidad considerada fue creada específicamente para el caso funcional y tiene en cuenta dos magnitudes de importancia, la distancia entre curvas y la similaridad de sus formas.
Citación:
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Bercovich Szulmajster, Ulises. (2022). Clasificación de datos funcionales. (Tesis de Grado. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales.). Recuperado de https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001036_BercovichSzulmajster
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Bercovich Szulmajster, Ulises. "Clasificación de datos funcionales". Tesis de Grado, Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, 2022.https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nMAT001036_BercovichSzulmajster
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