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9th international workshop on Machine Learning and Music

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Riva del Garda (Italy): 19th - 23rd September 2016

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  1. Moreno-Seco, F.
    "Clasificadores eficaces basados en algoritmos rápidos de búsqueda del vecino más cercano"
    PhD Thesis. Supervisors: Micó, L.; Oncina, J.
    Universidad de Alicante (2004)
    : bibtex : pdf
    Abstract:

    El primer objetivo de esta tesis consiste en el estudio de las posibilidades de un algoritmo rápido de búsqueda del vecino más cercano, el LAESA, para obtener una disminución en la tasa de error sin coste adicional, utilizando para ello k vecinos (aunque no sean los k más cercanos); una vez abordado este objetivo, las ideas aplicadas a este algoritmo se han extendido a otros algoritmos con resultados similares e incluso mejores, y se han generalizado en una nueva regla de clasificación: la regla de los k vecinos seleccionados más cercanos. La idea básica de esta regla es utilizar para la clasificación los k candidatos más cercanos de entre los seleccionados por el algoritmo de búsqueda. Una buena parte del trabajo de esta tesis se ha dedicado a explorar las posibilidades y el comportamiento de esta regla, que produce tasas de acierto en la clasificación similares a las de la regla de los k vecinos más cercanos pero con el coste computacional de la regla del vecino más cercano.

@phdthesis {
 author = "Moreno-Seco, F.",
 title  = "Clasificadores eficaces basados en algoritmos rápidos de búsqueda del vecino más cercano",
 editor = "Micó, L.; Oncina, J.",
 organization = "Universidad de Alicante",
 year = "2004"
}
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