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dc.creatorUriz Martín, Mikel Xabieres_ES
dc.date.accessioned2015-10-08T08:05:24Z
dc.date.available2015-10-08T08:05:24Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2454/18430
dc.description.abstractEl 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.es_ES
dc.format.mimetypeapplication/pdfen
dc.language.isospaen
dc.subjectK-vecinos más cercanoses_ES
dc.subjectDisimilitudeses_ES
dc.subjectAlgoritmos genéticoses_ES
dc.subjectClasificaciónes_ES
dc.titleAprendizaje de distancias basadas en disimilitudes para el algoritmo de clasificación KNNes_ES
dc.typeTrabajo Fin de Grado/Gradu Amaierako Lanaes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisen
dc.date.updated2015-10-01T18:02:10Z
dc.contributor.affiliationEscuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales y de Telecomunicaciónes_ES
dc.contributor.affiliationTelekomunikazio eta Industria Ingeniarien Goi Mailako Eskola Teknikoaeu
dc.description.degreeGraduado o Graduada en Ingeniería Informática por la Universidad Pública de Navarraes_ES
dc.description.degreeInformatika Ingeniaritzako Graduatua Nafarroako Unibertsitate Publikoaneu
dc.rights.accessRightsAcceso abierto / Sarbide irekiaes
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen
dc.contributor.advisorTFEGalar Idoate, Mikeles_ES


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