Advances in supervised classification based on probabilistic graphical models

Abstract

El trabajo de esta tesis realiza aportaciones en el área de la clasificación supervisada, basándose en el uso de modelos gráficos probabilísticos, Básicamente, las aportaciones realizadas se podrían resumir de la siguiente manera. * Es uso de un paradigma de modelo gráfico probabilístico, las redes bayesianas, para estudiar el comportamiento conjunto de un grupo de clasificadores supervisados. * Por medio de un algoritmo estocástico de búsqueda inspirado en los modelos gráficos probabilísticos para dominios discretos, la propuesta de una batería de algoritmos novedosos que resuelven el problema de la selección de variables en la clasificación supervisada. * Por medio de un algoritmo estocástico de búsqueda inspirado en los modelos gráficos probabilísticos para dominios discretos y continuos, la propuesta de dos algoritmos novedosos que resuelven el problema del pesado de los atributos para el clasificador del "vecino más próximo".