Reducción de dimensiones: Self-organizing feature map (SOFM)

Self-organizing map (SOM) o self-organizing feature map (SOFM) es un método que usa redes neuronales (neuronal networks) para reducir las dimensiones de un vector de datos. Para reducir las dimensiones lo que hace es usar los vecinos de un punto en concreto para moverlo al nuevo espacio dimensional manteniendo la misma topografía que en el […]

Reducción de dimensiones: T-SNE

Como ya explicamos en el post anterior los ordenadores si que pueden procesar grandes cantidades de datos multidimensionales. Pero los humanos a veces necesitamos “ver” y entender los datos. Cuando estamos trabajando en un espacio multidimensional no podemos imaginarnos nuestro dataset. Para solventar este problema se ha desarrollado T-SNE. Éste es un algoritmo pensado especialmente […]

Reducción de dimensiones: Introducción a los espacios multidimensionales

En inteligencia artificial y machine learning en la mayoría de ocasiones se usan espacios multidimensionales. Los espacios multidimensionales son espacios en los que los datos requieren más de un valor. Los espacios multidimensionales son espacios con puntos repartidos por el espacio. Un espacio 2D tiene dos dimensiones, las típicas X, Y. Un espacio 3D tiene […]