Publication: Desarrollo y evaluación de métodos constructivos basados en el discriminante lineal de Fisher
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Publication date
2006-07
Defense date
2006-07-18
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Abstract
En este proyecto se propone la construcción de clasificadores o conjuntos de ellos basados en el discriminante lineal de Fisher (DLF). Es uno de los discriminantes lineales más conocidos por sus buenas propiedades de generalización y robustez frente a outlayers, pero sobre todo, debido a que dicho discriminante se calcula de forma analítica y es óptimo en el caso de que las distribuciones de las clases sean gaussianas. Dado que habrá problemas no lineales que requieran clasificadores más potentes se han implementado varios métodos de crecimiento para formar sistemas de múltiples redes, teniendo especial cuidado de no degradar la eficiencia computacional del DLF. Todos los algoritmos se han probado con conjuntos de datos aportados por el departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones y con algunos conjuntos de datos sintéticos generados para destacar aspectos del algoritmo, también se ha comparado con algoritmos de similares características a los implementados.
Description
Keywords
Ingeniería del conocimiento, Discriminante lineal de Fisher, Redes neuronales