Reducción de dimensión para el reconocimiento automático de patrones sobre bioseñales

Se presentan resultados para una metodología de reducción de dimensión, mediante la comparación entre técnicas de selección y extracción de características, que tiene como aporte fundamental la identificación de las condiciones de aplicación de cada una de las técnicas. Las pruebas experimentales se realizan sobre una base de datos de voz. Los resultados reflejan que la capacidad de reducción y clasificación de las técnicas de selección es usualmente superior a las de extracción, pero la naturaleza estadística de los datos tiene gran influencia sobre los métodos de reducción.Results for a dimension reduction methodology based on the comparison of several feature selection and feature extraction techniques are presented. The main contribution of this work is the identification of the application conditions for each technique. Experimental tests were made employing a voice disorders database. Results for reduction and classification expose better performance for feature selection than for feature extraction; nevertheless, the statistical nature of data influences the feature reduction methods