Métodos de reducción de la dimensionalidad para variables simbólicas de tipo intervalo

Abstract

En esta investigación, se muestra que si desea maximizar la varianza de las proyecciones o minimizar las distancias entre los vértices y sus respectivas proyecciones, no necesariamente el centro del hipercubo es el mejor punto realizar el ACP. Se propone utilizar un algoritmo de opt imización que maximice la varianza de las proyecciones (o que minimice las distancias al cuadrado de los vértices y sus respectivas proyecciones) que encuentre ese punto óptimo para realizar el ACP . Además se propone el algoritmo para generazalizar las curvas principales a variables de tipo intervalo. Todos los métodos que se han propuesto en esta tesis se pueden ejecutar en el paquete RSDA.