Weighted Nearest Centroid Neighbourhood

dc.contributor.authorAceña, Víctor
dc.contributor.authorM. Moguerza, Javier
dc.contributor.authorMartín de Diego, Isaac
dc.contributor.authorR. Fernández, Rubén
dc.date.accessioned2024-07-24T06:57:58Z
dc.date.available2024-07-24T06:57:58Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractSe presenta un novedoso clasificador binario basado en vecinos más cercanos al centroide. El método propuesto utiliza la bien conocida idea detrás del algoritmo clásico de k-Vecinos más Cercanos (k-NN): un punto es similar a otros que están cerca de él. La nueva propuesta se basa en una forma alternativa de calcular vecindarios que se adapta mejor a la distribución de los datos, considerando que un vecino más distante debe tener menos influencia que uno más cercano. La importancia relativa de cualquier vecino en un vecindario se estima utilizando la función SoftMax sobre la distancia implícita. Se realizan experimentos con conjuntos de datos simulados y reales. El método propuesto supera a las alternativas, proporcionando una nueva línea de investigación prometedora.es
dc.identifier.citationAceña, V., Moguerza, J.M., de Diego, I.M., Fernández, R.R. (2019). Weighted Nearest Centroid Neighbourhood. In: Yin, H., Camacho, D., Tino, P., Tallón-Ballesteros, A., Menezes, R., Allmendinger, R. (eds) Intelligent Data Engineering and Automated Learning – IDEAL 2019. IDEAL 2019. Lecture Notes in Computer Science(), vol 11871. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-33607-3_11es
dc.identifier.doi10.1007/978-3-030-33607-3_11es
dc.identifier.isbn978-3-030-33606-6 (print)
dc.identifier.isbn978-3-030-33607-3 (online)
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10115/38697
dc.language.isoenges
dc.publisherSpringeres
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccesses
dc.subjectNearest Neighbourses
dc.subjectClassi cationes
dc.subjectNearest Centroid Neighbourhoodes
dc.subjectParameter selectiones
dc.subjectSimilarity measurees
dc.titleWeighted Nearest Centroid Neighbourhoodes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bookPartes

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