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| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Language: | es |
| Published: |
Universidad Nacional de Colombia
2011
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49622390003 |
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Table of Contents:
- APRENDIZAJE SUPERVISADO PARA LA DISCRIMINACIÓN Y CLASIFICACIÓN DIFUSA CARLOS SOTO CLAUDIA JIMÉNEZ Ingeniería Lógica Difusa Minería de Datos Aprendizaje Supervisado Análisis Discriminante Difuso Discriminación y Clasificación Difusa El objetivo del presente artículo es proponer un nuevo método de análisis discriminante difuso, que hace uso de la estrategia de aprendizaje supervisado y utiliza la distancia euclidiana como medida de disimilitud. Las fórmulas que se proponen permiten resolver problemas de discriminación y clasificación de objetos en categorías que no pueden ser definidas con precisión pues tienen algún grado de solapamiento. Se utiliza una base de datos de referencia ampliamente utilizada en Reconocimiento de Patrones para ilustrar el método propuesto. Se presentan las superficies resultantes de graficar las funciones de pertenencia de categorías difusas para varios ejemplos. Luego, se compara el método propuesto con el discriminante lineal de Fisher para mostrar que la curva de nivel con grado de pertenencia 0.5 coincide con el discriminante lineal de Fisher, en análisis para dos categorías. Finalmente, se concluye que la técnica propuesta es fácil de aplicar y eficiente computacionalmente. 2011 artículo científico 0012-7353 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=49622390003 es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=496 Dyna application/pdf Universidad Nacional de Colombia Dyna (Colombia) Num.169 Vol.78