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Estudio e implementación de algoritmos estadísticos para la clasificación y reducción de variables en un espacio multidimensional. Aplicación a imágenes digitales. Memoria
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Descripción:
Este proyecto se enmarca en el campo del Reconocimiento de Patrones y aborda dos de sus principales problemas como son la reducción de la dimensionalidad de los datos y la clasificación de patrones en diferentes clases o categorías. El objetivo general de este trabajo es estudiar una serie de algoritmos de selección y transformación de características que permitan reducir la dimensión de los datos originales, así como la evaluación de diferentes métodos de clasificación de patrones para los que se emplearán los subconjuntos de características obtenidos con los algoritmos de reducción. En concreto, en este proyecto se presentan cinco métodos de reducción de dimensionalidad (Análisis de Componentes Principales, Selección Incremental Secuencial, Selección Decremental Secuencial, Búsqueda Flotante y Análisis de Características Principales) y tres de clasificación de patrones (Análisis Discriminante, Regresión Logística Múltiple y Regresión Logística Bayesiana).
Tamaño del archivo:
3,892.74 Kb
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154
Versión del archivo:
1.0
Autor del archivo:
Inés María Horrillo Sierra

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