Feature selection for functional data

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dc.conicet.organizacionUniversidad de la República
dc.conicet.organizacionConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
dc.conicet.organizacionUniversidad de San Andrés. Departamento de Matemáticas y Ciencias
dc.conicet.organizacionConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
dc.conicet.organizacionUniversidad de San Andrés. Departamento de Matemáticas y Ciencias
dc.conicet.paisOrganizacionUruguay
dc.conicet.paisOrganizacionArgentina
dc.conicet.paisOrganizacionArgentina
dc.conicet.paisOrganizacionArgentina
dc.conicet.paisOrganizacionArgentina
dc.conicet.produccionid7859558
dc.contributor.authorFraiman, Ricardo
dc.contributor.authorGimenez, Yanina
dc.contributor.authorSvarc, Marcela
dc.date.accessioned2019-11-28T19:28:58Z
dc.date.available2019-11-28T19:28:58Z
dc.date.issued2016-04
dc.date.updated2019-11-21T17:36:39Z
dc.description.abstractWe herein introduce a general procedure to capture the relevant information from a functional data set in relation to a statistical method used to analyze the data, such as, classification, regression or principal components. The aim is to identify a small subset of functions that can "better explain" the model, highlighting its most important features. We obtain consistency results for our proposals. The computational aspects are analyzed, a heuristic stochastic algorithm is introduced and real data sets are studied.es
dc.description.filFil: Fraiman, Ricardo. Universidad de la República; Uruguay
dc.description.filFil: Gimenez, Yanina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemáticas y Ciencias; Argentina
dc.description.filFil: Svarc, Marcela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de San Andrés. Departamento de Matemáticas y Ciencias; Argentina
dc.formatapplication/pdfes
dc.identifier.citationFraiman, Ricardo; Gimenez, Yanina; Svarc, Marcela; Feature selection for functional data; Elsevier Inc; Journal Of Multivariate Analysis; 146; 4-2016; 191-208es
dc.identifier.institucionalCONICET
dc.identifier.issn0047-259Xes
dc.identifier.repoCONICET Digital
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11336/90813
dc.journal.ciudadAmsterdames
dc.journal.pagination191-208es
dc.journal.paisPaíses Bajoses
dc.journal.titleJournal Of Multivariate Analysises
dc.journal.volume146es
dc.language.isoenges
dc.publisherElsevier Inces
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0047259X15002201
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.jmva.2015.09.006
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectCLASSIFICATIONes
dc.subjectPRINCIPAL COMPONENTSes
dc.subjectREGRESSIONes
dc.subjectVARIABLE SELECTIONes
dc.subject.classificationEstadística y Probabilidades
dc.subject.classificationMatemáticases
dc.subject.classificationCIENCIAS NATURALES Y EXACTASes
dc.titleFeature selection for functional dataes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/artículo
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion

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