Análisis de la separabilidad lineal de una base de datos


Authors

  • Jorge Rivera
  • Jose Soto Mejia
  • Willian Ardila

Abstract

En este artículo se presenta un análisis de diferentes técnicas (algorítmicas y estadísticas) para auscultar la separabilidad lineal de clases en una base de datos. Para una base de datos generada artificialmente se describen y analizan las siguientes pruebas de separabilidad lineal: algoritmo de Schlesinger-Kozinec, análisis discriminante lineal y análisis de conglomerados. Finalmente se discute con base a la información resultante al aplicar cada una de las técnicas descritas los alcances de cada una de ellas.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2007-12-31

How to Cite

Rivera, J., Soto Mejia, J., & Ardila, W. (2007). Análisis de la separabilidad lineal de una base de datos. Scientia Et Technica, 1(37). Retrieved from https://revistas.utp.edu.co/index.php/revistaciencia/article/view/4153

Issue

Section

Ciencias Básicas