CONTROLLED CONDENSATION IN K-NN AND ITS APPLICATION FOR REAL TIME COLOR IDENTIFICATION

Autor: Carmen Villar Patiño, Carlos Cuevas Covarrubias

Publikováno v: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, Vol 23, Iss 1, Pp 143-154 (2017)

k-NN algorithms are frequently used in statistical classification. They are accurate and distribution free. Despite these advantages, k-NN algorithms imply a high computational cost. To find efficient ways to implement them is an important challenge

Externí odkaz: https://doaj.org/article/13167d0173674590a459ce2675773a1f

Curvas ROC y Vecinos Cercanos, Propuesta de un Nuevo Algoritmo de Condensación

Autor: Raquel Jiménez Padilla, Carlos Cuevas Covarrubias

Publikováno v: Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, Vol 18, Iss 1, Pp 21-32 (2011)

k-NN criteria are non parametric methods of statistical classificaction. They are accurate, versatile and distribution free. However, their computational cost may be too expensive; especially for large sample sizes. We present a new condensation algo

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Clasificación estadística dinámica

Autor: Javier Pulido Cejudo, Carlos Cuevas Covarrubias

Publikováno v: Revista de Matemática Teoría y Aplicaciones, Volume: 24, Issue: 1, Pages: 115-127, Published: JUN 2017
Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones, Vol 24, Iss 1, Pp 115-127 (2017)
Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 24 No. 1 (2017): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 115-127
Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; Vol. 24 Núm. 1 (2017): Revista de Matemática: Teoría y Aplicaciones; 115-127
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We consider the statistical supervised classification problem from a dynamical systems approach. We assume that two classes exist and that, for each one, a multivariate normal distribution determines the probability to be in a certain region in the n

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4c1c78d6aa0255c4bf24c55c01e706f8
http://www.scielo.sa.cr/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1409-24332017000100115&lng=en&tlng=en

Interactive Principal Components Analysis: A New Technological Resource in the Classroom

Autor: Carmen Villar-Patiño, Carlos Cuevas-Covarrubias, Miguel Angel Mendez-Mendez

Publikováno v: Algorithms from and for Nature and Life ISBN: 9783319000343
Algorithms from and for Nature and Life

Principal Components Analysis (PCA) is a mathematical technique widely used in multivariate statistics and pattern recognition. From a statistical point of view, PCA is an optimal linear transformation that eliminates the covariance structure of the

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https://doi.org/10.1007/978-3-319-00035-0_18