2026-06-21T12:48:21Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/48302022-04-26T11:42:13Zcom_10259_2699col_10259_2723
Arnaiz González, Álvar
2018-07-02T07:57:33Z
2018-07-02T07:57:33Z
2018
http://hdl.handle.net/10259/4830
10.36443/10259/4830
En la tesis se ha realizado un estudio de las técnicas de selección de instancias: analizando el estado del
arte y desarrollando nuevos métodos para cubrir algunas áreas que no habían recibido la debida
atención hasta el momento.
Los dos primeros capítulos presentan nuevos métodos de selección de instancias para regresión, un
tema poco estudiado hasta la fecha en la literatura. El tercer capítulo, estudia la posibilidad de cómo la
combinación de algoritmos de selección de instancias para regresión ofrece mejores resultados que los
métodos por sí mismos.
El último de los capítulos presenta una novedosa idea: la utilización de las funciones hash localmente
sensibles para diseñar dos nuevos algoritmos de selección de instancias para clasificación. La ventaja
que presenta esta solución, es que ambos algoritmos tienen complejidad lineal.
Los resultados de esta tesis han sido publicados en cuatro artículos en revistas JCR del primer cuartil.
eng
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
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info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
preprocesamiento
selección de instancias
clasificación
regresión
filtrado de ruido
preprocessing
instance selection
clasification
regression
noise filtering
Estudio de métodos de selección de instancias
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis