Aportaciones metodológicas a la clasificación supervisada

  1. Sierra Araujo, Basilio
Dirigée par:
  1. Pedro Larrañaga Múgica Directeur/trice

Université de défendre: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 09 juin 2000

Jury:
  1. Francisco Javier Torrealdea Folgado President
  2. Yosu Yurramendi Mendizabal Secrétaire
  3. Arantza Illarramendi Echave Rapporteur
  4. Serafín Moral Callejón Rapporteur
  5. Luis Miguel de Campos Ibáñez Rapporteur
Département:
  1. Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial

Type: Thèses

Teseo: 78026 DIALNET

Résumé

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.