Una extensión del algoritmo MIMIC mediante Cópulas

• Autores: Rogelio Salinas Gutiérrez, Arturo Hernández Aguirre, Enrique Raúl Villa Diharce
• Localización: Nova scientia, ISSN-e 2007-0705, Vol. 2, Nº. 3, 2009, págs. 1-13
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A extensión for MIMIC algorithm through Copulas
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• Resumen
  • español

    Una nueva manera de modelar dependencias probabilísticas en el algoritmo de Maximización de Información Mutua mediante Clústeres de Entrada (MIMIC) es presentada. Mediante cópulas es posible separar la estructura de dependencia de las distribuciones marginales en una distribución conjunta. El uso de cópulas como un mecanismo para modelar distribuciones y su aplicación a MIMIC es ilustrado en la función de prueba Rosenbrock.

  • English

    A new way of modeling probabilistic dependencies in Mutual Information Maximization for Input Clustering (MIMIC) algorithm is presented. By means of copulas it is possible to separate the dependence structure from marginal distributions in a joint distribution. The use of copulas as a mechanism for modeling distributions and its applicaction to MIMIC is illustrated on Rosenbrock test function.