Resumen de Modelos basados en distancias y máquinas de vector soporte
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.
