INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APLICACIONES
Edición 1: Redes Neuronales y Clasificación Automática de Datos Multidimensionales
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El reconocimiento de nuestro entorno se basa esencialmente en la observación, el análisis y la clasificación. De hecho, los elementos de nuestro entorno se clasifican por comparación con sus similares en modos de representaciones relacionales jerárquicas. Este enfoque es relativamente difícil de formalizar, especialmente cuando se ubica en un contexto no supervisado. Es decir, cuando se trata de identificar las clases presentes en una muestra a partir de la única información que se puede extraer de los objetos a clasificar. En general, los objetos se caracterizan por atributos que conv...
El reconocimiento de nuestro entorno se basa esencialmente en la observación, el análisis y la clasificación. De hecho, los elementos de nuestro entorno se clasifican por comparación con sus similares en modos de representaciones relacionales jerárquicas. Este enfoque es relativamente difícil de formalizar, especialmente cuando se ubica en un contexto no supervisado. Es decir, cuando se trata de identificar las clases presentes en una muestra a partir de la única información que se puede extraer de los objetos a clasificar. En general, los objetos se caracterizan por atributos que conviene representar mediante puntos en un espacio multidimensional. En este contexto, se han desarrollado muchos métodos de clasificación. Algunos de ellos se basan en conceptos de distancias, mientras que otros se refieren a nociones estadísticas donde se hace referencia explícita a la función de densidad de probabilidad (pdf) que subyace en la distribución de datos a clasificar.
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