Reliability of classification and prediction in k-nearest neighbours
- Villa Medina, Joe Luis
- Joan Ferré Baldrich Director/a
- Ricard Boqué Martí Director/a
Universidad de defensa: Universitat Rovira i Virgili
Fecha de defensa: 25 de octubre de 2013
- José Manuel Andrade Garda Presidente
- Jordi Riu Rusell Secretario/a
- José Manuel Prats Montalbán Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
En esta tesis doctoral seha desarrollado el cálculo de la fiabilidad de clasificación y de la fiabilidad de predicción utilizando el método de los k-vecinos más cercanos (k-nearest neighbours, kNN) y estrategias de remuestreo basadas en bootstrap. Se han desarrollado, además, dos nuevos métodos de clasificación:Probabilistic Bootstrapk-Nearest Neighbours (PBkNN) y Bagged k-Nearest Neighbours (BaggedkNN),yun nuevo método de predicción,el Direct OrthogonalizationkNN (DOkNN).En todos los casos, los resultados obtenidos con los nuevos métodos han sido comparables o mejores que los obtenidos utilizando métodos clásicos de clasificación y calibración multivariante.