Resumen

GARCIA FLORIANO, Andrés. Modelo de clasificación supervisada usando la función de Heaviside. Comp. y Sist. [online]. 2019, vol.23, n.4, pp.1619-1633.  Epub 09-Ago-2021. ISSN 2007-9737.  https://doi.org/10.13053/cys-23-4-3236.

En este artículo presentamos los fundamentos teóricos de un nuevo modelo de clasificación que se basa en el enfoque asociativo de reconocimiento de patrones: clasificador de Heaviside. Como su nombre indica, sus dos fases, aprendizaje y clasificación, se basan en la función de Heaviside. La efectividad del modelo propuesto puede verificarse mediante los resultados de un estudio comparativo en el que el clasificador se probó con otros siete modelos de reconocimiento de patrones en 20 conjuntos de datos. Los resultados experimentales indican que el modelo es competitivo en el estado de la técnica. Es de destacar que con un conjunto de datos, nuestro clasificador logró el 100% del rendimiento, validado con 10-fold cross validation, mientras que en su peor rendimiento logró un poco más del 50%. Los resultados obtenidos fueron validados por la prueba no paramétrica de Wilcoxon, que proporciona certeza estadística a los resultados de la comparación de rendimiento entre modelos.

Palabras llave : Clasificación de patrones; aprendizaje supervisado; función de Heaviside; prueba estadística no paramétrica.

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