Diseño de Clasificadores en Análisis de Datos
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Questions and Answers

¿Cuál es el coste asociado a una clasificación incorrecta de un caso normal?

  • $10 (correct)
  • $50
  • $90
  • $5

¿Cuál es el coste asociado a una clasificación incorrecta de un caso patológico?

  • $10
  • $30
  • $90 (correct)
  • $50

Uno de los pasos en el ciclo de diseño de un clasificador es la recolección de datos. ¿Qué incluye esta etapa?

  • Evaluación de separabilidad
  • Determinar tamaño necesario y etiquetado de datos (correct)
  • Diseño de nuevas características
  • Determinación del método de entrenamiento

¿Cuál de las siguientes opciones NO forma parte del ciclo de diseño de un clasificador?

<p>Determinación de clases (B)</p> Signup and view all the answers

En la evaluación del modelo, ¿qué se busca obtener?

<p>Figuras de mérito escogidas (D)</p> Signup and view all the answers

Analizando la matriz de confusión, ¿qué aspecto se puede evaluar?

<p>Tasa de acierto total (B)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la elección del modelo es cierta?

<p>Incorpora combinaciones de características (D)</p> Signup and view all the answers

¿Qué paso sigue a la aplicación del entrenamiento con los datos etiquetados?

<p>Evaluación del modelo (B)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es el propósito de normalizar los datos antes de analizarlos?

<p>Obtener una mejor precisión en la clasificación (A)</p> Signup and view all the answers

¿Qué tipo de transformación se sugiere si se observa una distribución no normal de los datos?

<p>Transformación exponencial (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué se necesita evaluar para determinar la separabilidad de clases a través de las características elegidas?

<p>La distribución gráfica de las clases (D)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es la función principal de la ecualización en el análisis de datos?

<p>Ajustar la distribución de los datos (B)</p> Signup and view all the answers

Al representar gráficamente un conjunto de datos, ¿qué se debe observar para evaluar la necesidad de transformación?

<p>La forma de las distribuciones (C)</p> Signup and view all the answers

¿Por qué es importante seleccionar características adecuadas para la clasificación?

<p>Mejora el rendimiento y la precisión del clasificador (C)</p> Signup and view all the answers

Cuando se carga un archivo de datos, ¿qué aspecto es crucial analizar primero?

<p>La calidad de las características (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué puede indicar una falta de separabilidad en las clases en el espacio de características?

<p>Que las características seleccionadas no son relevantes (C)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es una característica de las técnicas cualitativas mencionadas?

<p>Son normalmente gráficas. (A)</p> Signup and view all the answers

¿Qué herramienta se menciona para evaluar la separabilidad de clases en proyecciones bidimensionales?

<p>Diagrama de dispersión (C)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la representación de distribuciones es correcta?

<p>Permite una evaluación rápida de la separabilidad de las clases. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es el propósito de las técnicas cuantitativas según el contenido?

<p>Medir distancias entre observaciones en distintas clases. (B)</p> Signup and view all the answers

Cuando se habla de la estimación de distribuciones de características, ¿qué se debe hacer primero?

<p>Cargar los datos desde el archivo indicado. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué se debe hacer para representar las distribuciones de una característica específica?

<p>Representar un diagrama de cajas con las observaciones y etiquetas. (A)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es la principal limitación de observar las características individualmente?

<p>No ayuda a vislumbrar la separación de clases. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué tipo de evaluación se realiza al observar las distribuciones de clases?

<p>Evaluación cualitativa. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué función se utiliza para representar los datos etiquetados en un diagrama de dispersión?

<p>gplotmatrix (A)</p> Signup and view all the answers

¿Qué representa el vector G en la clasificación?

<p>Las etiquetas de las clases (A)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es la función adecuada para estimar la media de un conjunto de datos en Matlab?

<p>mean (D)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes funciones permite calcular la varianza en Matlab?

<p>var (D)</p> Signup and view all the answers

Al estimar parámetros de distribuciones, ¿es útil la función cov?

<p>Sí, se utiliza para la matriz de covarianzas. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué método se sugiere para seleccionar aleatoriamente 10 observaciones de cada clase?

<p>randsample (A)</p> Signup and view all the answers

Cuando se estima usando solo 10 observaciones de cada clase, ¿qué se espera sobre la precisión de las estimaciones?

<p>Pueden ser peores debido a la reducción del tamaño muestral. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué se utiliza para agrupar todas las observaciones en una sola matriz en el proceso de clasificación?

<p>X=[X1; X2]; (D)</p> Signup and view all the answers

¿Qué representa la matriz de covarianza entre clases (between-class scatter matrix)?

<p>La cantidad de cómo se separan las clases entre ellas. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Cómo se define la matriz de covarianza total (mixture scatter matrix)?

<p>Como la suma de las matrices de covarianza dentro y entre clases. (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué indica la medida de agrupación definida como trace{Sm}?

<p>La dispersión de las observaciones combinadas en todas las clases. (D)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál de las siguientes expresiones representa la media de las clases?

<p>$ar{ ext{µ}}_0 = rac{ ext{Suma de } ar{ ext{µ}}_i}{C}$ (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué se necesita para calcular la matriz de covarianza entre clases?

<p>Las medias de cada clase y la media general de las observaciones. (A)</p> Signup and view all the answers

En la relación entre las matrices de dispersión, ¿cómo se ajustan las varianzas en el índice de separabilidad J1?

<p>Se suman las varianzas de las características seleccionadas por separado. (A)</p> Signup and view all the answers

¿Qué indica una mayor suma en la diagonal de la matriz de covarianza total?

<p>Mayor dispersión de las observaciones en las características. (B)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es la primera fase en el diseño de un sistema de reconocimiento de patrones?

<p>Generación de características (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué representa cada fila de la variable X1 generada con mvnrnd?

<p>Un punto en el espacio de características (C)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es el objetivo del operador ':' en la expresión X1(:,1)?

<p>Acceder a todos los elementos de la primera columna (C)</p> Signup and view all the answers

¿Qué parámetros se corresponden con el vector de medias m1 en la generación de datos Gaussianos?

<p>La posición del centro de la distribución (C)</p> Signup and view all the answers

¿Cómo se refleja la diferencia fundamental entre dos conjuntos generados con distribuciones Gaussianas en sus parámetros?

<p>En los vectores de medias y las matrices de covarianza (A)</p> Signup and view all the answers

¿Cuál es la función que se utiliza para representar gráficamente los puntos generados?

<p>plot (A)</p> Signup and view all the answers

Al realizar la selección de características, ¿qué se busca optimizar principalmente?

<p>El rendimiento del clasificador (B)</p> Signup and view all the answers

¿Qué significa el parámetro s1 en la generación de datos Gaussianos?

<p>La varianza y covarianza de los datos (A)</p> Signup and view all the answers

Flashcards

Técnicas Cualitativas

Técnicas para analizar datos, usualmente gráficas, que muestran distribuciones u observaciones.

Técnicas Cuantitativas

Métodos para analizar datos, que miden la distancia entre observaciones y prueban hipótesis sobre las distribuciones.

Separabilidad de Clases

Capacidad de diferenciar conjuntos de datos (clases) en un análisis.

Histograma

Herramienta gráfica para mostrar la distribución de una característica.

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Diagrama de Dispersión

Gráfico que muestra la relación entre dos variables.

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Espacio de Características

Conjunto de todas las características de los datos analizados.

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Diagrama de Cajas (Boxplot)

Gráfico que resume una característica de un conjunto de datos mostrando la mediana y cuartiles.

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PDF estimada

Una representación de la distribución de probabilidad de una variable dada los datos.

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¿Cómo representar datos?

Utiliza gráficas de dispersión para visualizar la relación entre variables y observar diferencias entre métodos.

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Normalización/Estandarización

Procesos que ajustan la escala de datos para mejorar el rendimiento de los algoritmos de clasificación.

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Percentiles p5 y p95

Valores que representan el 5% y 95% de los datos ordenados, usados para normalizar conjuntos de datos.

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Transformación de características

Cambio en la representación de las características de los datos para mejorar la separabilidad de las clases en una clasificación.

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Transformaciones (exponencial/logarítmica)

Cambios matemáticos en los valores de las características para mejorar la distribución y separabilidad entre clases.

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Calidad de clasificación

Depende de la separabilidad de las clases en el espacio de características.

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Selección de características

Elegir las características más adecuadas para que las clases sean separables, mejorando la clasificación.

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Coste de clasificación incorrecta

Representa el costo asociado a clasificar erróneamente un caso como normal o patológico.

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Caso normal

Un caso que no presenta ninguna anormalidad o enfermedad.

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Caso patológico

Un caso que presenta una enfermedad o una condición anormal.

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Matriz de confusión

Tabla que muestra la frecuencia de clasificación correcta e incorrecta de cada clase.

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Tasa de acierto total

Porcentaje de casos clasificados correctamente en relación con el total de casos.

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Ciclo de diseño de un clasificador

Proceso secuencial para crear y evaluar un clasificador.

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Recolección de datos

Fase inicial para reunir datos necesarios para el entrenamiento del clasificador.

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Evaluación del modelo

Fase final para medir el rendimiento del clasificador con datos nuevos (no usados en el entrenamiento).

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Generación de características

Primer paso en el diseño de un sistema de reconocimiento de patrones. Se centra en obtener las características relevantes de los datos para el proceso de clasificación.

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Diseño del clasificador

Fase de diseño donde se elige y se entrena el algoritmo que decide a qué clase pertenece cada dato.

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Evaluación del clasificador

Última fase del diseño que mide la precisión del sistema de reconocimiento de patrones.

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Función mvnrnd

Función que genera muestras aleatorias de una distribución multivariante normal.

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Vector de medias (m1)

Define el centro de la distribución gaussiana bidimensional.

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Matriz de covarianza (s1)

Describe la forma y dispersión de la distribución gaussiana bidimensional.

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Datos Gaussianos bidimensionales

Conjunto de puntos generados siguiendo una distribución gaussiana en dos dimensiones

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Matriz de Covarianza entre Clases (Sb)

Mide la dispersión de los datos entre diferentes clases. Es decir, qué tan separadas están las clases en el espacio de características.

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Matriz de Covarianza Total (Sm)

Mide la dispersión total de los datos, incluyendo la dispersión dentro de cada clase y la dispersión entre clases.

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Matriz de Covarianza Dentro de Clases (Sw)

Mide la dispersión de los datos dentro de una misma clase. Es decir, qué tan dispersos están los datos dentro de cada grupo.

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¿Qué es la separabilidad de clases?

La capacidad de diferenciar entre diferentes clases de datos en un análisis.

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¿Cómo se puede medir la separabilidad de clases?

Se pueden utilizar diferentes métodos para medir la separabilidad entre clases, como el índice J1, la distancia entre clases, etc.

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Índice J1

Una medida de separabilidad de clases que se basa en la relación entre la matriz de covarianza total (Sm) y la matriz de covarianza dentro de clases (Sw).

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Trace de una Matriz

La suma de los elementos diagonales de una matriz. En el caso de una matriz de covarianza, se suma la varianza de cada característica.

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Seleccionar Características

El proceso de elegir las características más relevantes para mejorar la separabilidad de las clases y reducir la dimensionalidad de los datos.

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¿Qué herramienta visualiza la relación entre características y etiquetas?

La función gplotmatrix en Matlab permite visualizar la relación entre dos características y las etiquetas correspondientes, mostrando la distribución de los datos por clase.

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Estimación de la media

La función mean en Matlab calcula la media de un conjunto de datos. Para estimar el vector de media de las observaciones, se calcula la media de cada característica por separado.

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Estimación de la matriz de covarianzas

Las funciones std, var y cov en Matlab se utilizan para estimar la dispersión de los datos. std calcula la desviación estándar, var la varianza y cov la covarianza.

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Efecto del tamaño de la muestra

La estimación de parámetros es más precisa con un mayor tamaño de muestra. Si se reduce el tamaño de muestra, la estimación puede ser menos precisa debido a una menor representación de los datos.

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Selección aleatoria

La función randsample en Matlab permite seleccionar aleatoriamente un subconjunto de datos. Esto es útil para analizar la influencia del tamaño de muestra en la estimación de parámetros.

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¿Qué hace la función ones?

La función ones en Matlab genera un vector de 1s. Se puede utilizar para crear un vector de etiquetas, por ejemplo, para separar las observaciones en dos clases.

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Cell-array de etiquetas

Un cell-array es un tipo de matriz que puede contener diferentes tipos de datos, como cadenas de texto. En este caso, se utiliza para crear un cell-array de etiquetas de texto para las observaciones.

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Importancia de la visualización

La visualización de los datos es crucial para comprender su distribución y para identificar patrones en la información. Las herramientas de visualización ayudan a identificar grupos, tendencias y relaciones entre las variables.

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Study Notes

Tema 1. Clasificación

  • El reconocimiento de patrones consiste en la clasificación automática de objetos en categorías o clases.
  • Los objetos a clasificar pueden ser señales unidimensionales (medidas de un sensor a lo largo del tiempo), bidimensionales (imágenes) o tridimensionales (vídeo, imágenes funcionales).
  • El sistema de reconocimiento de patrones recibe una señal (vector de N dimensiones) y determina la clase correspondiente (etiqueta).
  • El proceso de reconocimiento de patrones consta de dos fases: extracción de características y clasificación.
  • La extracción de características extrae información relevante para la clasificación, reduciendo la dimensionalidad del espacio de la señal.
  • La fase de clasificación divide el espacio de características en regiones (hipervolúmenes), asociándolas a las distintas clases.

Objetivos

  • Identificar el problema y la utilidad del reconocimiento de patrones.
  • Analizar la estructura y ciclo de diseño de un sistema de reconocimiento de patrones.
  • Aplicar técnicas de selección de características.
  • Aplicar técnicas de evaluación de un clasificador.

Bibliografía

  • R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork. Pattern classification. John Wiley and sons, 2001 (2a ed.)
  • S. Theodoridis, K. Koutroumbas. Pattern recognition. Elsevier, 2009 (4a ed.)
  • J. P. Marques de Sá. Pattern recognition. Academic Press, 1999 (1a ed.)

Clasificación Supervisada y no supervisada

  • En la clasificación supervisada, se utilizan ejemplos etiquetados para entrenar al clasificador.
  • En la clasificación no supervisada, el sistema busca divisiones (clusters) de datos sin etiquetas.

Fases de diseño

  • Generación de las características.
  • Selección de las características
  • Diseño del clasificador (elección y entrenamiento).
  • Evaluación del clasificador.

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Tema 1. Clasificación PDF

Description

Este cuestionario evalúa tu comprensión sobre el diseño de clasificadores en análisis de datos, incluyendo costos de clasificación errónea, recolección de datos y evaluación de modelos. Responde preguntas clave sobre la normalización de datos y la matriz de confusión para demostrar tu conocimiento en este campo.

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