Un algoritmo SAEM para el problema de completación de matrices

  • Anaís Frangeline Acuña Sosa Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado, Venezuela
  • Jhonny Escalona Pérez Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado, Venezuela
Palabras clave: Completación de matrices, algoritmo EM, algoritmo SAEM, filtrado colaborativo, análisis de componentes principales

Resumen

En este trabajo estudiamos el problema de completación de matrices. Este problema se presenta en diversas áreas como la teoría de sistemas y control, procesamiento de imágenes y filtrado colaborativo. Considerando un modelo de factorización probabilística de matrices, establecemos una propuesta basada en estadística Bayesiana y un algoritmo EM estocástico para recubrir una matriz de datos a partir de una muestras de sus entradas. El método propuesto no requiere de parámetros de regularización y da un estimado del rango de la matriz, en contraste con el método BPMF. Los resultados muestran que el algoritmo propuesto da mejores estimados del rango de la matriz en comparación con un algoritmo basado en lagrangeanos aumentados y es más eficiente que el método BPMF.

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Biografía del autor

Anaís Frangeline Acuña Sosa, Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado, Venezuela

Departamento de Investigación ́ de Operaciones y Estadística,
Decanato de Ciencias y Tecnología,
Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado, Barquisimeto, Venezuela,
anais.frangeline@gmail.com

Jhonny Escalona Pérez, Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado, Venezuela

Departamento de Investigación ́ de Operaciones y Estadística,
Decanato de Ciencias y Tecnología,
Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado, Barquisimeto, Venezuela,
jhonnyescalona@ucla.edu.ve

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SAEM
Publicado
2015-06-30
Cómo citar
Acuña Sosa, A. F., & Escalona Pérez, J. (2015). Un algoritmo SAEM para el problema de completación de matrices. Publicaciones En Ciencias Y Tecnología, 9(1), 11-26. Recuperado a partir de https://revistas.ucla.edu.ve/index.php/pcyt/article/view/802
Sección
Artículo de Investigación

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