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),...
- Autores:
-
Vélez, Catalina Inés Cortés
Uribe, Juan Carlos Salazar
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Universidad Santo Tomás
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
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- 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
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Vélez, Catalina Inés CortésUribe, Juan Carlos Salazar2022-01-18T16:06:51Z2022-01-18T16:06:51Z2014-12-20https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/147910.15332/s2027-3355.2014.0002.01http://hdl.handle.net/11634/39602Dada 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). Given the importance, in the last years, of the classification topic and the study yourself have been developed, in this article we compare the efficiency of the classifiers Support Vector Machines (SVM), Fuzzy Classifier (FC), Logistic Regression (LR) and Lineal Discriminate Analysis (LDA), using Multivariate Normal Distribution (MND), Multivariate Skew Normal Distribution (MSND) and Multivariate t Distribution (MTD) for different variables number by means of a simulation study. The best classifier is selected based on your efficiency in terms of the False Discovery Rate (TCE).application/pdftext/plainspaUniversidad Santo Tomáshttps://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1479/1652https://revistas.usantotomas.edu.co/index.php/estadistica/article/view/1479/3614Comunicaciones en Estadística; Vol. 7 Núm. 2 (2014)Comunicaciones en Estadística; Vol. 7 No. 2 (2014)2339-30762027-3355Alternativas de clasificación en poblaciones multivariadasClassification alternatives in multivariate populationsinfo:eu-repo/semantics/articlehttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1clasificacióndistribuciones multivariadasestadísticatasa de clasificación errónea.http://purl.org/coar/access_right/c_abf211634/39602oai:repository.usta.edu.co:11634/396022023-07-14 16:09:32.711metadata only accessRepositorio Universidad Santo Tomásnoreply@usta.edu.co |
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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). |
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