PESADO DE CASOS Y ATRIBUTOS

PESADO DE CASOS

Al realizar varias versiones del algoritmo K NN que daban distinto peso a los diferentes vecinos encontrados en base a la distancia a la que se encuentra el nuevo caso a clasificar.

El peso se asocia a cada uno de los K casos vecinos se puede tener en consideración de muy diversas maneras:

ü  El voto que aporta un caso dado es inversamente proporcional a la distancia a que se encuentra de la instancia a clasificar.

ü  Voto fijo según el orden de vecindad.

ü  Voto ponderado según las probabilidades a priori de las clases a las clases a las que pertenecen los datos en caso de empate (se elige la menos probable ya que tiene mas peso).

 

PESADO DE ATRIBUTOS

No todas las variables influyen de la misma manera sobre la misma clase.

En un problema de clasificación en el que se han tenido en cuenta n variables predictorias X1,X2,…..Xn, y que el peso atribuido a cada una de estas n variables es W1,W2,…..Wn.

Se aplica la siguiente formula:

n

Dw(x,y)= Wi(xi-yi)2.

I=1

El cálculo de los diferentes pesos asociados a las diferentes variables se lo realiza de diferentes maneras:

ü  El peso asociado a cada variable X viene determinado por la medida de la información mutua entre ella y la variable a clasificar C.

ü  Determinar el Wl = {W1,……Wl} de l pesos fijos distintos, l<n, y asociar a cada una de las variables.

 

EJEMPLO:

CLASIFICACIÓN SUPERVISADA PARA DNA MICROARRAYS

DNA microarray

Filas à genes;

Columnas à casos, muestras, biopsias, ejemplos.

 

Pesado de casos à se trata de eliminar filas.

Pesado de atributosà se trata de eliminar columnas.

¿Selección de genes en DNA microarray ‘supervisados’?

ü  Area ‘pequeña’ dentro de la Bioinformática.

ü  Dimensionalidad altísima (> 1,000).

ü  Problemas supervisados: existe la variable clase.

ü  Coincidencias: pocos genes… ¿soprendente? No tanto… Y buen porcentaje de bien clasificados.

ü  Explicatividad & comprensibilidad: árboles, reglas.

 

 

 

 

 

 

 




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