2024-03-29T05:13:27Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/1462022-04-26T11:42:12Zcom_10259_2699col_10259_2723
Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
advisor
Rodríguez Diez, Juan José
advisor
García Osorio, César
author
Maudes Raedo, Jesús M.
other
Universidad de Burgos. Departamento de Ingeniería Civil
2011-02-03T11:58:23Z
2011-02-03T11:58:23Z
2010
http://hdl.handle.net/10259/146
10.36443/10259/146
Los multiclasificadores son actualmente un área de interés dentro del Reconocimiento de Patrones. En esta tesis se presentan tres métodos multiclasificadores: "Cascadas para datos nominales", "Disturbing Neighbors" y "Random Feature Weights".
Las Cascadas permiten que clasificadores que necesitan entradas numéricas mejoren sus resultados, tomando como entradas adicionales las estimaciones de probabilidad de otro clasificador que sí pueda trabajar con datos nominales.
"Disturbing Neighbors" aumenta el conjunto de entrenamiento de cada clasificador base a partir de la salida de un clasificador NN. El NN de cada clasificador base es obtenido de forma aleatoria.
Random Feature Weights es un método que utiliza árboles cómo clasificadores base, que modifica la función de mérito de los mismos mediante un peso aleatorio.
Además la tesis aporta nuevos diagramas para la visualización de la diversidad de los clasificadores base: Diagramas de Movimiento Kappa-Error y los Diagramas de Movimiento Relativo Kappa-Error
spa
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Unported
Mineria de Datos
Aprendizaje Automático
Multiclasificadores
Diversidad
Construcción de Características
Data Mining
Machine Learning
Ensembles
Diversity
Feature Construction
Combinación de clasificadores: construcción de características e incremento de la diversidad
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
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