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),...

Full description

Autores:
Vélez, Catalina Inés Cortés
Uribe, Juan Carlos Salazar
Tipo de recurso:
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.
Rights
License
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
Description
Summary: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).