Uso de métricas generalizadas en clasificadores Pubblico 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.
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