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Questions and Answers
¿Cuál es el coste asociado a una clasificación incorrecta de un caso normal?
¿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?
¿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?
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?
¿Cuál de las siguientes opciones NO forma parte del ciclo de diseño de un clasificador?
En la evaluación del modelo, ¿qué se busca obtener?
En la evaluación del modelo, ¿qué se busca obtener?
Analizando la matriz de confusión, ¿qué aspecto se puede evaluar?
Analizando la matriz de confusión, ¿qué aspecto se puede evaluar?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la elección del modelo es cierta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la elección del modelo es cierta?
¿Qué paso sigue a la aplicación del entrenamiento con los datos etiquetados?
¿Qué paso sigue a la aplicación del entrenamiento con los datos etiquetados?
¿Cuál es el propósito de normalizar los datos antes de analizarlos?
¿Cuál es el propósito de normalizar los datos antes de analizarlos?
¿Qué tipo de transformación se sugiere si se observa una distribución no normal de los datos?
¿Qué tipo de transformación se sugiere si se observa una distribución no normal de los datos?
¿Qué se necesita evaluar para determinar la separabilidad de clases a través de las características elegidas?
¿Qué se necesita evaluar para determinar la separabilidad de clases a través de las características elegidas?
¿Cuál es la función principal de la ecualización en el análisis de datos?
¿Cuál es la función principal de la ecualización en el análisis de datos?
Al representar gráficamente un conjunto de datos, ¿qué se debe observar para evaluar la necesidad de transformación?
Al representar gráficamente un conjunto de datos, ¿qué se debe observar para evaluar la necesidad de transformación?
¿Por qué es importante seleccionar características adecuadas para la clasificación?
¿Por qué es importante seleccionar características adecuadas para la clasificación?
Cuando se carga un archivo de datos, ¿qué aspecto es crucial analizar primero?
Cuando se carga un archivo de datos, ¿qué aspecto es crucial analizar primero?
¿Qué puede indicar una falta de separabilidad en las clases en el espacio de características?
¿Qué puede indicar una falta de separabilidad en las clases en el espacio de características?
¿Cuál es una característica de las técnicas cualitativas mencionadas?
¿Cuál es una característica de las técnicas cualitativas mencionadas?
¿Qué herramienta se menciona para evaluar la separabilidad de clases en proyecciones bidimensionales?
¿Qué herramienta se menciona para evaluar la separabilidad de clases en proyecciones bidimensionales?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la representación de distribuciones es correcta?
¿Cuál de las siguientes afirmaciones sobre la representación de distribuciones es correcta?
¿Cuál es el propósito de las técnicas cuantitativas según el contenido?
¿Cuál es el propósito de las técnicas cuantitativas según el contenido?
Cuando se habla de la estimación de distribuciones de características, ¿qué se debe hacer primero?
Cuando se habla de la estimación de distribuciones de características, ¿qué se debe hacer primero?
¿Qué se debe hacer para representar las distribuciones de una característica específica?
¿Qué se debe hacer para representar las distribuciones de una característica específica?
¿Cuál es la principal limitación de observar las características individualmente?
¿Cuál es la principal limitación de observar las características individualmente?
¿Qué tipo de evaluación se realiza al observar las distribuciones de clases?
¿Qué tipo de evaluación se realiza al observar las distribuciones de clases?
¿Qué función se utiliza para representar los datos etiquetados en un diagrama de dispersión?
¿Qué función se utiliza para representar los datos etiquetados en un diagrama de dispersión?
¿Qué representa el vector G en la clasificación?
¿Qué representa el vector G en la clasificación?
¿Cuál es la función adecuada para estimar la media de un conjunto de datos en Matlab?
¿Cuál es la función adecuada para estimar la media de un conjunto de datos en Matlab?
¿Cuál de las siguientes funciones permite calcular la varianza en Matlab?
¿Cuál de las siguientes funciones permite calcular la varianza en Matlab?
Al estimar parámetros de distribuciones, ¿es útil la función cov?
Al estimar parámetros de distribuciones, ¿es útil la función cov?
¿Qué método se sugiere para seleccionar aleatoriamente 10 observaciones de cada clase?
¿Qué método se sugiere para seleccionar aleatoriamente 10 observaciones de cada clase?
Cuando se estima usando solo 10 observaciones de cada clase, ¿qué se espera sobre la precisión de las estimaciones?
Cuando se estima usando solo 10 observaciones de cada clase, ¿qué se espera sobre la precisión de las estimaciones?
¿Qué se utiliza para agrupar todas las observaciones en una sola matriz en el proceso de clasificación?
¿Qué se utiliza para agrupar todas las observaciones en una sola matriz en el proceso de clasificación?
¿Qué representa la matriz de covarianza entre clases (between-class scatter matrix)?
¿Qué representa la matriz de covarianza entre clases (between-class scatter matrix)?
¿Cómo se define la matriz de covarianza total (mixture scatter matrix)?
¿Cómo se define la matriz de covarianza total (mixture scatter matrix)?
¿Qué indica la medida de agrupación definida como trace{Sm}?
¿Qué indica la medida de agrupación definida como trace{Sm}?
¿Cuál de las siguientes expresiones representa la media de las clases?
¿Cuál de las siguientes expresiones representa la media de las clases?
¿Qué se necesita para calcular la matriz de covarianza entre clases?
¿Qué se necesita para calcular la matriz de covarianza entre clases?
En la relación entre las matrices de dispersión, ¿cómo se ajustan las varianzas en el índice de separabilidad J1?
En la relación entre las matrices de dispersión, ¿cómo se ajustan las varianzas en el índice de separabilidad J1?
¿Qué indica una mayor suma en la diagonal de la matriz de covarianza total?
¿Qué indica una mayor suma en la diagonal de la matriz de covarianza total?
¿Cuál es la primera fase en el diseño de un sistema de reconocimiento de patrones?
¿Cuál es la primera fase en el diseño de un sistema de reconocimiento de patrones?
¿Qué representa cada fila de la variable X1 generada con mvnrnd?
¿Qué representa cada fila de la variable X1 generada con mvnrnd?
¿Cuál es el objetivo del operador ':' en la expresión X1(:,1)?
¿Cuál es el objetivo del operador ':' en la expresión X1(:,1)?
¿Qué parámetros se corresponden con el vector de medias m1 en la generación de datos Gaussianos?
¿Qué parámetros se corresponden con el vector de medias m1 en la generación de datos Gaussianos?
¿Cómo se refleja la diferencia fundamental entre dos conjuntos generados con distribuciones Gaussianas en sus parámetros?
¿Cómo se refleja la diferencia fundamental entre dos conjuntos generados con distribuciones Gaussianas en sus parámetros?
¿Cuál es la función que se utiliza para representar gráficamente los puntos generados?
¿Cuál es la función que se utiliza para representar gráficamente los puntos generados?
Al realizar la selección de características, ¿qué se busca optimizar principalmente?
Al realizar la selección de características, ¿qué se busca optimizar principalmente?
¿Qué significa el parámetro s1 en la generación de datos Gaussianos?
¿Qué significa el parámetro s1 en la generación de datos Gaussianos?
Flashcards
Técnicas Cualitativas
Técnicas Cualitativas
Técnicas para analizar datos, usualmente gráficas, que muestran distribuciones u observaciones.
Técnicas Cuantitativas
Técnicas Cuantitativas
Métodos para analizar datos, que miden la distancia entre observaciones y prueban hipótesis sobre las distribuciones.
Separabilidad de Clases
Separabilidad de Clases
Capacidad de diferenciar conjuntos de datos (clases) en un análisis.
Histograma
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Diagrama de Dispersión
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Espacio de Características
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Diagrama de Cajas (Boxplot)
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PDF estimada
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¿Cómo representar datos?
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Normalización/Estandarización
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Percentiles p5 y p95
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Transformación de características
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Transformaciones (exponencial/logarítmica)
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Calidad de clasificación
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Selección de características
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Coste de clasificación incorrecta
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Caso normal
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Caso patológico
Caso patológico
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Matriz de confusión
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Tasa de acierto total
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Ciclo de diseño de un clasificador
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Recolección de datos
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Evaluación del modelo
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Generación de características
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Diseño del clasificador
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Evaluación del clasificador
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Función mvnrnd
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Vector de medias (m1)
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Matriz de covarianza (s1)
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Datos Gaussianos bidimensionales
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Matriz de Covarianza entre Clases (Sb)
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Matriz de Covarianza Total (Sm)
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Matriz de Covarianza Dentro de Clases (Sw)
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¿Qué es la separabilidad de clases?
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¿Cómo se puede medir la separabilidad de clases?
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Índice J1
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Trace de una Matriz
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Seleccionar Características
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¿Qué herramienta visualiza la relación entre características y etiquetas?
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Estimación de la media
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Estimación de la matriz de covarianzas
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Efecto del tamaño de la muestra
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Selección aleatoria
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¿Qué hace la función ones
?
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Cell-array de etiquetas
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Importancia de la visualización
Importancia de la visualización
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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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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.