Uso de métricas generalizadas en clasificadores Öffentlichkeit Deposited

En inteligencia artificial existen diversos campos de aplicación, entre ellos se encuentran los cla-sificadores, que asignan elementos a una categoría, y son básicamente de dos tipos: supervisados y no supervisados. Este trabajo se centra en los no supervisados, específicamente en un algoritmo clasificador basado en el problema de coloración de gráficas suaves y uno basado en K-medias. El primero, dado un gráfico completo con ponderaciones en sus aristas, minimiza la suma de las penalizaciones entre los vértices con el mismo color. El algoritmo K-medias utilizado, es uno de los clasificadores más comunes, el cual realiza un agrupamiento con base en la distancia más corta entre cada elemento y alguno de los centroides que fueron seleccionados aleatoriamente, éste se actualiza de manera iterativa con los elementos asignados en ese grupo. Las distancias euclidiana y euclidiana cuadrática son las más utilizadas en la mayoría de las investigaciones que usan sistemas clasificadores, pero no significa que sean con las que se obtienen los mejores resultados. En este trabajo se clasifican las instancias más comunes empleando la distancia Minkowski de orden superior, primeramente con valores enteros, a continuación con valores decimales, y una vez encontrados los valores más prometedores, se explora la región con cambiosde una centésima. Finalmente, se realizaron experimentos con una combinación lineal de métricas, es decir un híbrido, todo lo anterior con el objetivo de observar el comportamiento de dos distintos clasificadores con diversas métricas y semimétricas (que satisfacen la definición de una métrica con excepción de la desigualdad del triángulo), y la precisión que alcanzan para cada base de datos.

Beziehungen

Im Admin-Set:	Tesis Posgrado

Beschreibungen

Attributname	Werte
Creador	Hernández Nava, Carlos Alberto
Mitwirkende	Sánchez Larios, Hérica Rincón García, Eric Alfredo Lara Velázquez, Pedro Mora Gutiérrez, Roman Anselmo
Tema	Artificial intelligence Computer algorithms Data mining Minería de datos Sistemas de reconocimiento de configuraciones Inteligencia artificial Pattern recognition systems Algoritmos computacionales
Editor	Universidad Autónoma Metropolitana
Idioma	spa
Identificador	https://doi.org/10.24275/uami.2227mp88r
Stichwort	Uso de métricas Clasificadores
Año de publicación	2021
Tipo de Recurso	info:eu-repo/semantics/masterThesis
Derechos	Acceso Abierto
División académica	Ciencias Basicas e Ingenieria
Línea académica	Ciencias y Tecnologias de la Informacion
Licencia	Atribucion-NoComercial 4.0 Internacional (CC BY-NC 4.0)

Zuletzt geändert: 12/12/2023 Leer PDF

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