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Aprendizaje de distancias basadas en disimilitudes para el algoritmo de clasificación KNN

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.