Patent CO-2021016381-A1 (CO)
Title: Método y sistema de reducción de variables mediante ventana deslizante con análisis de varianza
Inventor: ARIZMENDI PEREIRA CARLOS JULIO
IPC: G01N33/66
Filed: 2021-11-30
Abstract: La presente divulgación proporciona un método de reducción de variables con ventana deslizante y análisis de varianza que comprende una etapa de recibir un conjunto de muestras para al menos dos tipos de clases. El conjunto de muestras comprende al menos dos muestras por tipo de clase y cada muestra incluye una pluralidad de variables. El método comprende una etapa de obtener una matriz de disimilitud, que incluye una subetapa de obtener una fila de la matriz de disimilitud, que incluye un paso de seleccionar con una ventana deslizante un conjunto de variables del conjunto de muestras. La ventana deslizante incluye un dato de posición inicial y un dato de ancho. El método también incluye un paso de calcular un dato de distancia entre centroides del conjunto de variables por cada tipo de clase y un dato de varianza intra grupo de clases del conjunto de variables por cada tipo de clase. Además, el método incluye un paso de obtener un parámetro de disimilitud al relacionar el dato de distancia entre centroides por tipo de clase y el dato de varianza intra grupo de clases por tipo de clase. El método incluye un paso de almacenar el parámetro de disimilitud en una entrada de la matriz de disimilitud que puede tener como subíndice al dato de posición inicial y al dato de ancho. El método también incluye un paso de modificar el dato de posición inicial de la ventana deslizante si faltan variables de la pluralidad de variables por seleccionar con la ventana deslizante y repetir los pasos anteriores, de lo contrario proseguir a una subetapa de modificar el dato de ancho de la ventana deslizante e inicializar el valor del dato de posición inicial, si el dato de ancho es diferente al total de la pluralidad de variables del conjunto de muestras, de lo contrario proseguir a una etapa de obtener un conjunto de variables reducidas relevantes a partir de la matriz de disimilitud mediante un proceso de selección. El conjunto de variables reducidas puede estar configurado para suministrarse como entrada de un proceso de clasificación basado en aprendizaje automático supervisado.  También, la presente divulgación describe un método para optimizar un proceso de clasificación, que comprende una etapa de obtener un conjunto de variables reducidas relevantes. Además, el método comprende una etapa de recibir un conjunto de muestras para clasificación y una etapa de obtener al menos un primer grupo de datos que agrupa muestras del conjunto de muestras para clasificación pertenecientes a una primera clase y un segundo grupo de datos que agrupa muestras del conjunto de muestras de clasificación pertenecientes a una segunda clase. El primer grupo de datos y el segundo grupo de datos se pueden obtener ejecutando un proceso de reducción tipo Wrapper que puede tomar como entrada el conjunto de variables reducidas y el conjunto de muestras para clasificación.  Además, la presente divulgación describe modalidades de un sistema para reducción dimensional de variables, que incluye un módulo de memoria y una unidad de cómputo que puede estar conectada al módulo de memoria y configurada para ejecutar uno o más de las modalidades de los métodos anteriormente descritos.