Implementación y comparación del algoritmo de los k vecinos más cercanos (k-NN) con valores locales en k.
Fecha
2018Director
Versión
Acceso abierto / Sarbide irekia
Tipo
Trabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lana
Impacto
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nodoi-noplumx
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Resumen
Este 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 ...
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Este 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. [--]
Materias
Clasificación,
K vecinos más cercanos,
Minería de datos,
Aprendizaje automático
Titulación
Graduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarra /
Informatika Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoan