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UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID
ESCUELA POLITECNICA SUPERIOR
INGENIERIA SUPERIOR EN INFORMATICA
PROYECTO DE FIN DE CARRERA
Desarrollo y evaluaci on de un algoritmo de ponderaci on
local de caracter sticas en aprendizaje relacional
basado en el prototipo mas cercano
Autor: RUBEN SUAREZ DIEZ
Tutor: DR. FERNANDO FERNANDEZ REBOLLO
SEPTIEMBRE 2010T tulo: Desarrollo y evaluaci on de un algoritmo de pon-
deraci on local de caracter sticas en aprendizaje rela-
cional basado en el prototipo m as cercano
Autor: Ruben Su arez D ez
Tutor: Fernando Fern andez Rebollo
La defensa del presente Proyecto Fin de Carrera se realiza el da
,
siendo calicada por el siguiente tribunal:
Presidente
Secretario
Vocal
Habiendo obtenido la siguiente calicacion :
Calificacion
Presidente Secretario VocalAgradecimientos
Querr a agradecer a mi tutor del proyecto, el Dr. Fernando Fern andez, su aten-
ci on y ayuda a lo largo del desarrollo de este trabajo. Tambien me gustar a agradecer
a Roc o Garc a Duran el esfuerzo que dedic o a este proyecto en sus inicios.
Me gustar a agradecer a los amigos y companer~ os que he conocido estos anos~ en
la Universidad los buenos momentos que pase con ellos. Espero mantener su amistad
durante mucho tiempo.
Agradezco a mi familia su carino~ y afecto todos estos anos,~ especialmente a mis
padres. Quiero agradecer a mi madre, Mar a Teresa, todo su esfuerzo a lo largo
de mi vida para que pudiese llegar hasta aqu . Por ultimo me gustar a agradecer a
mi padre, Nemesio, la disposici on para apoyarme que siempre tuvo, bajo cualquier
circunstancia.ivIndice general
1. Introduccion 1
1.1. Motivacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.2. Objetivos del proyecto . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
1.3. Organizacion del documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2. Estado de la cuestoni 7
2.1. Aprendizaje Automat ico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1.1. Aprendizaje Supervisado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.1.2. Algoritmos basados en instancias . . . . . . . . . . . . . . . . 10
K-NN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
K-Medias . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
LVQ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2. ENPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.3. LFW-NPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.1. Ponderacion local de caractersticas . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.3.2. C alculo de la distorsion y pesos asociados a cada region . . . . 21
2.4. Aprendizaje Relacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
2.4.1. Representacion relacional de dominios . . . . . . . . . . . . . 24
2.4.2. Aproximaciones al aprendizaje automatico relacional . . . . . 26
2.4.3. Aproximaciones relacionales basadas en instancias . . . . . . . 27
2.5. RNPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.6. Weka y Relational Weka . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.7. Evaluacion de resultados . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
vvi INDICE GENERAL
3. LFW-RNPC 37
3.1. Flujo de ejecucion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
3.2. C alculo del medoide . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
3.3. Medida de distancia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.1. RIBL . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
3.3.2. Distancia LFW-RNPC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44
3.4. C alculo de distorsion y actualizacion de pesos . . . . . . . . . . . . . 48
3.5. Param etros . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49
4. Experimentacion 51
4.1. Metodo de evaluacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51
4.2. Con

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