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Optimización evolutiva de distancias para clasificadores basados en prototipos

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2011-03
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2011-03
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El proyecto consistirá en la implementación de un algoritmo que mejore la técnica de clasificación del vecino más cercano, utilizando técnicas evolutivas. El algoritmo del vecino más cercano es una técnica de clasificación cuyo mecanismo de aprendizaje consiste simplemente en almacenar los datos de aprendizaje. Para clasificar nuevos datos, les asigna la clase del dato más cercano de entre los de aprendizaje. Uno de los problemas de esta técnica de clasificación es que para cada dato que se desea clasificar, necesita computar todas las distancias a los datos ya almacenados. Una segunda cuestión es que es muy sensible a la función de distancia utilizada (típicamente la euclídea, pero no siempre esta es la más adecuada). Una manera de solventar el primer problema es sustituir los datos de entrenamiento por unos pocos prototipos bien elegidos, pero tiene el problema de que hay que determinar el número de prototipos y situarlos en el espacio de datos. El segundo problema se puede atacar modificando la función de distancia para adaptarla al problema. En este proyecto se pretenden abordar ambas cuestiones mediante una técnica de búsqueda local, inspirada en algoritmos evolutivos. Es decir, dicha técnica encontrará el mejor posicionamiento de los prototipos y la mejor función de distancia para el problema de clasificación concreto que se quiera resolver. La heurística que guiará la búsqueda será la maximización del porcentaje de aciertos del algoritmo del vecino más cercano. El objetivo del proyecto por tanto será que tras el transcurso de N generaciones para un dominio dado lleguemos a encontrar las matrices que representen la mejor distancia, así como el prototipo o prototipos que mejor describan el conjunto de datos original. El objetivo último es optimizar la tasa de aciertos del algoritmo del vecino más cercano.
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Keywords
Algoritmos, Algoritmos evolutivos, Inteligencia artificial
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