Modelos basados en distancias y máquinas de vector soporte

• Autores: Josep Fortiana Gregori
• Localización: XXVI Congreso Nacional de Estadística e Investigación Operativa: Úbeda, 6-9 de noviembre de 2001, 2001, ISBN 84-8439-080-2
• Idioma: español
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• Resumen

  • Los modelos BD, basados en distancias, (Cuadras, 1989) permiten la predicción de respuestas contínuas (regresión BD), asignación de observaciones a grupos conocidos (discriminador BD) y, más en general, la predicción lineal de una distancia-respuesta, dada una distancia-predictora (regresión BD generalizada). Subyacente a estos modelos, una transformación no lineal entre el espacio métrico de observaciones y el espacio euclídeo del análisis. En el contexto de la inteligencia artificial, idéntico fundamento teórico alumbra el concepto de SVM, máquina de vector soporte (Vapnik 1995, 1998; Schölkopf, 1997, Cristianini y Shawe-Taylor 2000). La conexión entre SVM y escalamiento métrico ha sido observada ya en (Williams, 2001). En este trabajo precisamos el término de comparación a los modelos BD y concretamos las equivalencias existentes.