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Uriz Martín, Mikel Xabier

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https://academica-e.unavarra.es/handle/2454/50114

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Uriz Martín

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Mikel Xabier

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Automática y Computación

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Subject: Clasificación ×

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    PublicationOpen Access
    Mejora de los algoritmos de minería de datos: combinación de clasificadores, preprocesamiento y sus aplicaciones
    (2021) Uriz Martín, Mikel Xabier; Galar Idoate, Mikel; Paternain Dallo, Daniel; Estadística, Informática y Matemáticas; Estatistika, Informatika eta Matematika
    El objetivo general de esta tesis es tratar de mejorar los resultados que se obtienen en los problemas de clasificación mejorando las fases que preceden y suceden a la fase de aprendizaje, es decir, a la construcción del clasificador o de los clasificadores, sin necesidad de modificar ningún aspecto de esta fase ni de los clasificadores obtenidos. Por un lado, se proponen explorar nuevos métodos de preprocesamiento de datos que traten de transformar los datos de forma que los clasificadores puedan extraer conocimiento más preciso, obteniendo así mejores resultados en la clasificación. Por otro lado, se exploran nuevas formas de combinar las salidas de los clasificadores que componen un ensemble haciendo uso de integrales difusas basadas en medidas difusas y poniendo especial hincapié en la forma de construcción de estas medidas.
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    PublicationOpen Access
    Aprendizaje de distancias basadas en disimilitudes para el algoritmo de clasificación KNN
    (2015) Uriz Martín, Mikel Xabier; Galar Idoate, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
    El objetivo de este proyecto es el de tratar de mejorar el algoritmo KNN (k vecinos más cercanos) sustituyendo la distancia Euclidea clásica por disimilitudes parametrizadas que serán ajustadas utilizando un algoritmo genético. La idea es que el algoritmo genético aprenda diferentes parámetros para luego calcular las distancias entre instancias utilizando esos parámetros, en vez de utilizar otras distancias clásicas como la Euclidea. También consideramos la opción de poder realizar la selección de instancias y de atributos, de esta manera, el algoritmo genético podrá excluir las instancias que sean ruido. Al utilizar esta técnica se acelerara el cálculo de las distancias, ya que al disminuir el número de instancias y de atributos, se requieren menos cálculos a la hora de calcular las distancias. Al final, realizaremos una comparativa con las diversas variantes que se puedan dar y el algoritmo KNN original, para ver si existe mejora a la hora de clasificar.
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    PublicationOpen Access
    Elaboración de un sistema inteligente para la predicción de eventos adversos relacionados con la polimedicación en atención primaria
    (2017) Uriz Martín, Mikel Xabier; Galar Idoate, Mikel; Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicación; Telekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoa
    Actualmente todos los datos médicos son almacenados digitalmente para obtener un acceso más rápido al historial clínico de los pacientes. Analizando estos datos se pueden obtener patrones o reglas que nos permitan identificar mejor las causas de una determinada enfermedad para realizar un mejor diagnostico al paciente. En este proyecto se ha trabajado con los datos de los pacientes Navarros (2013-2015) centrándonos en las personas polimedicadas (aquellas que tomen 5 o más medicamentos durante al menos 3 meses). El objetivo de este trabajo es analizar estos datos médicos, tanto de ingresos hospitalarios y enfermedades como de medicamentos expedidos, para detectar la probabilidad de que un paciente llegue a sufrir un evento adverso. En concreto nos hemos centrado en los eventos adversos cardiovasculares.