Selección de características para la Clasificación de Estrellas y cuásares mediante el Cálculo de Testores Típicos

Abstract

La teoría de testores presenta grandes ventajas frente otros métodos de reducción de dimensionalidad de bases de datos como el análisis de componentes principales (PCA). A partir de un subconjunto aleatorio de objetos de la base Stellar Classification Dataset - SDSS17, se encontró los testores típicos y se realizó una comparación de eficiencia con el PCA a través de un modelo de clasificación SVM. Los resultados de precisión obtenidos de cada método, mostraron la idoneidad de la teoría de testores para reducir el número de características de una base de datos sin afectar su capacidad de entrenar un modelo de clasificación.