Alternativas de clasificación en poblaciones multivariadas

Dada la importancia del tema de clasificación y los estudios que consigo se han desarrollado, en este artículo se compara, vía simulación, la eficiencia de los clasificadores Máquinas de Soporte Vectorial (SVM), Clasificador Fuzzy (FC), Regresión Logística (LR) y Análisis Discriminante Lineal (LDA), en datos provenientes de las distribuciones Normal Multivariada (MND), Skew Normal Multivariada (MSND) y t Multivariada (MTD), para diferentes números de variables. El mejor clasificador se selecciona de acuerdo con su eficiencia en términos de la tasa de clasificación errónea (TCE). 

• Autores: Vélez, Catalina Inés Cortés; Uribe, Juan Carlos Salazar
• Fecha de publicación: 2014
• Institución: Universidad Santo Tomás
• Repositorio: Repositorio Institucional USTA
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.usta.edu.co:11634/39602
• Acceso en línea: https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1479; http://hdl.handle.net/11634/39602
• Palabra clave: clasificación; distribuciones multivariadas; estadística; tasa de clasificación errónea.
• License: http://purl.org/coar/access_right/c_abf2