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Métodos de clasificación estadística para el reconocimiento instantáneo del dolor (capítulo), en Aportaciones recientes a la estadística en México.

Autor/es Anáhuac
Villar Patiño, Carmen; Cuevas Covarrubias, Carlos.
Año de publicación
2018
Journal o Editorial
Editorial de Prueba

Dada su facilidad de implementación, la regla de los k vecinos cercanos (k-NN, k-Nearest Neighbors) es uno de los clasificadores no paramétricos más empleados. Sin embargo, tiene un alto costo computacional, el cual se puede reducir por medio de la selección de prototipos o instancias.En este trabajo se compara en precisión de un algoritmo propuesto k-NN Condensación Controlada (CC) contra dos modelos lineales discriminantes (la Función Lineal Discriminante de Fisher y otro con su ajuste usando un algoritmo genético) aplicados al reconocimiento de color, en 2 categorías, en un problema de visión por computadora. El análisis de los resultados de la precisión de la clasificación ocupando el área bajo la curva ROC y el porcentaje de clasificación correcta, muestra que no hay gran diferencia entre los algoritmos, a menos que exista un empalme en las clases, en cuyo caso el algoritmo kNN CC, obtiene mejores resultados.