Repositorio de producción científica de la Universidad de Sevilla

Ponderación local evolutiva de la regla kNN

 

Advanced Search
 

Show simple item record

dc.contributor.advisor Riquelme Santos, José Cristóbal es
dc.creator Mateos García, Daniel es
dc.date.accessioned 2015-04-16T09:25:09Z
dc.date.available 2015-04-16T09:25:09Z
dc.date.issued 2013 es
dc.identifier.citation Mateos García, D. (2013). Ponderación local evolutiva de la regla kNN. (Tesis Doctoral Inédita). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11441/24306
dc.description.abstract En la literatura, existen numerosas técnicas para mejorar el rendimiento de la regla de los k vecinos más cercanos (en ingles, k Nearest Neighbours o kNN). Caben destacar aquellas que se centran en la selección del número de vecinos (parámetro k) y las que establecen unos pesos para el conjunto de características de los ejemplos que conforman los datos a clasificar. En este trabajo, exponemos una propuesta basada en algoritmos evolutivos llamada k-Label Dependent Evolutionary Distance Weighting (kLDEDW) que además de estimar un k óptimo, calcula un conjunto de pesos locales que dependen de cada clase. De esta manera, a partir de un conjunto de datos de entrenamiento, nuestra propuesta es capaz de calcular un valor óptimo de k que se complementa con una transformación local del espacio de características. Para validar nuestro trabajo de forma exhaustiva, se han utilizado tanto datos de benchmarking como reales. Los primeros nos han permitido efectuar rigurosos tests estadísticos contra otras propuestas de la literatura basadas en ponderación local. Con los segundos, hemos podido mostrar el comportamiento de kLDEDW frente a datos masivos y ruidosos.| es
dc.format application/pdf es
dc.language.iso spa es
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 España
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ es
dc.subject Aprendizaje automático es
dc.subject Algoritmos es
dc.title Ponderación local evolutiva de la regla kNN es
dc.type info:eu-repo/semantics/doctoralThesis es
dc.rights.accessrights info:eu-repo/semantics/openAccess es
dc.contributor.affiliation Universidad de Sevilla. Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos es
idus.format.extent 75 p. es
dc.identifier.idus https://idus.us.es/xmlui/handle/11441/24306
Size: 869.9Kb
Format: PDF

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record