Implementación y comparación del algoritmo de los k vecinos más cercanos (k-NN) con valores locales en k.

dc.contributor.advisorTFEGalar Idoate, Mikel
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicaciónes_ES
dc.contributor.authorBerástegui Arbeloa, Gonzalo
dc.date.accessioned2018-07-17T09:42:07Z
dc.date.available2018-07-17T09:42:07Z
dc.date.issued2018
dc.date.updated2018-07-05T07:45:41Z
dc.description.abstractEste trabajo se centrará en los problemas de clasificación. El objetivo del mismo es el de implementar el algoritmo de los k vecinos más cercanos (k-NN) pero con un método distinto al original. La idea es obtener un valor local de k para cada ejemplo del conjunto de entrenamiento, éste valor lo obtendremos comprobando el rendimiento de todos los valores de k dentro de un intervalo [kmin, kmax] para cada ejemplo. Una vez que tengamos el valor local de k asociado a cada ejemplo del conjunto de entrenamiento, clasificaremos el conjunto de test mediante k-NN utilizando con cada uno de ellos el valor local de k que tenga asignado el ejemplo más próximo del conjunto de entrenamiento. También realizaremos una comparativa entre éste método y otros conocidos para ver si es mejor.es_ES
dc.description.degreeGraduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarraes_ES
dc.description.degreeInformatika Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoaneu
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.identifier.urihttps://academica-e.unavarra.es/handle/2454/29112
dc.language.isospaen
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectClasificaciónes_ES
dc.subjectK vecinos más cercanoses_ES
dc.subjectMinería de datoses_ES
dc.subjectAprendizaje automáticoes_ES
dc.titleImplementación y comparación del algoritmo de los k vecinos más cercanos (k-NN) con valores locales en k.es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dspace.entity.typePublication
relation.isAdvisorTFEOfPublication44c7a308-9c21-49ef-aa03-b45c2c5a06fd
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