Resumen

Se discute un método para analizar conjuntos de datos secuenciales, similar al de entropía de permutación. Las características principales de este método son las siguientes: preserva la información sobre los valores iguales, si los hay, en los vectores de incrustación; está exento de combinatoria; y entrega el mismo valor de entropía que el método de permutación, siempre que los vectores de incrustación no tengan componentes iguales. En este último caso, este método puede ser utilizado en lugar del de permutación. Si los vectores de incrustación tienen componentes iguales, este método podría ser más preciso para discriminar entre conjuntos de datos similares.

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Método; Conjuntos de datos secuenciales; Entropía de permutación; Vectores de incrustación; Valor de entropía; Combinatoria
• Keywords:Method; Sequential data sets; Permutation entropy; Embedding vectors; Entropy value; Combinatorics