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)
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  • $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</p> Signup and view all the answers

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

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

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

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

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

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

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

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

    ¿Cuál es una característica de las técnicas cualitativas mencionadas?

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

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

    <p>Diagrama de dispersión</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.</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.</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.</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.</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.</p> Signup and view all the answers

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

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

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

    <p>gplotmatrix</p> Signup and view all the answers

    ¿Qué representa el vector G en la clasificación?

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

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

    <p>var</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.</p> Signup and view all the answers

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

    <p>randsample</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.</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];</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.</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.</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.</p> Signup and view all the answers

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

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

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

    <p>plot</p> Signup and view all the answers

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

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

    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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    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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