{"id":25088,"date":"2018-03-09T09:16:20","date_gmt":"2018-03-09T09:16:20","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/tecnicas-para-la-mejora-de-la-clasificacion-por-el-vecino-mas-cercano\/"},"modified":"2018-03-09T09:16:20","modified_gmt":"2018-03-09T09:16:20","slug":"tecnicas-para-la-mejora-de-la-clasificacion-por-el-vecino-mas-cercano","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/politecnica-de-valencia\/tecnicas-para-la-mejora-de-la-clasificacion-por-el-vecino-mas-cercano\/","title":{"rendered":"T\u00e9cnicas para la mejora de la clasificaci\u00f3n por el vecino mas cercano"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Roberto Paredes Palacios <\/strong><\/h2>\n<p>En la tesis aqu\u00ed presentada se aborda el problema de la mejora de la clasificaci\u00f3n por el vecino m\u00e1s cercano. El comportamiento de esta t\u00e9cnica de clasificaci\u00f3n presenta una serie de problemas, la mayor\u00eda de ellos relacionados con la funci\u00f3n de distancia utilizada. Por ello esta tesis propone funciones de distancia alternativas a las ya conocidas. Estas medidas de distancia se basan en la ponderaci\u00f3n, tanto de las caracter\u00edsticas que definen los vectores de datos, como de los propios vectores. Estos pesos se aprenden  a partir de los datos de aprendizaje disponibles. A diferencia de otras t\u00e9cnicas donde este aprendizaje no est\u00e1 expl\u00edcitamente relacionado con el objetivo final (mejorar la tasa de acierto del clasificador), en el presente trabajo se propone un aprendizaje basado en la minimizaci\u00f3n de un \u00edndice estrechamente ligado con dicho objetivo. El \u00edndice propuesto a minimizar es una aproximaci\u00f3n a la estimaci\u00f3n mediante exclusi\u00f3n individual del error de clasificaci\u00f3n. las distancias que se proponen son las siguientes: distnacia clase ponderada l2, cpl2, distancia local ponderada l2, lpl2, distancia prototipo ponderada, dpp y distancia clase prototipo ponderada l2, cppl2. El coste computacional de los algoritmos de optimizaci\u00f3n correspondientes ha sido abordado. Se ha provisto de una t\u00e9cnica que reduce considerablemente este coste al utilizar subconjuntos reducidos del conjunto de aprendizaje original, pero sin apenas diferencia significativa en los resultados de clasificaci\u00f3n.  a partir de los pesos asignados a cada una de las caracter\u00edsticas empleadas para representar los objetos a reconocer, se ha desarrollado una t\u00e9cnica de selecci\u00f3n de caracter\u00edsticas. Con el empleo de esta t\u00e9cnica se obtienen conjuntos reducidos de caracter\u00edsticas que mejora claramente la tasa de acierto en tareas con caracter\u00edsticas correladas o redundantes.  tambi\u00e9n se ha obtenido una t\u00e9cnica de edici\u00f3n a partir de los pesos asign<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>T\u00e9cnicas para la mejora de la clasificaci\u00f3n por el vecino mas cercano<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 T\u00e9cnicas para la mejora de la clasificaci\u00f3n por el vecino mas cercano <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Roberto Paredes Palacios <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Valencia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 25\/07\/2003<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Enrique Vidal Ruiz<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Francisco Casacuberta nolla <\/li>\n<li>francesc josep Ferri rabasa (vocal)<\/li>\n<li>nicolas Perez de la blanca capilla (vocal)<\/li>\n<li> S\u00e1nchez garreta Jos\u00e9 salvador (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Roberto Paredes Palacios En la tesis aqu\u00ed presentada se aborda el problema de la mejora de la 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