Aportaciones metodológicas a la clasificación supervisada

  1. Sierra Araujo, Basilio
Dirigida por:
  1. Pedro Larrañaga Múgica Director/a

Universidad de defensa: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 09 de junio de 2000

Tribunal:
  1. Francisco Javier Torrealdea Folgado Presidente/a
  2. Yosu Yurramendi Mendizabal Secretario/a
  3. Arantza Illarramendi Echave Vocal
  4. Serafín Moral Callejón Vocal
  5. Luis Miguel de Campos Ibáñez Vocal
Departamento:
  1. Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial

Tipo: Tesis

Teseo: 78026 DIALNET

Resumen

La clasificación supervisada consiste en tratar de discendir la categoría o clase a la que pertenece un objeto o caso a partir de una serie de características del mismo, Para ello se crea un modelo clasificatorio que decida, dados los atributos de un caso a clasificar, la clase a la que debería pertenecer. Este modelo puede venir dado directamente por un experto, o ser aprendido automáticamente a partir d euna base de datos de casos, en lo que se denomina a prendizaje automático. En esta tesis se ha presentado una serie de nuevos paradigmas de aprendizaje automático basados en redes Bayesianas ñy algoritmos de clasificación por ditancia mínima, y nuevas técnicas de combinación de clasificadores para la construcción de un multiclasificador. Las neuvas técnicas se han probado empíricamente en datos reales provenientes del mundo médico o financiero, y en datos estándares, habiendose logrado unos resultados satisfactorios en comparación con otros paradigmas existentes en el área.