Resumen analítico y explicativo de algoritmos de clasificación

Vista previa del material en texto

Algoritmos Computacionales Grupo C 
M. Cruz Apuntes de prueba de regularización Curso de invierno 2022 
Resumen analítico y explicativo de algoritmos de 
clasificación 
Los algoritmos de clasificación son un tipo de algoritmo 
de aprendizaje automático que se utiliza para asignar 
objetos a una de un conjunto de categorías. Estos 
algoritmos se utilizan en una amplia gama de 
aplicaciones, como la detección de spam, la 
clasificación de imágenes y el reconocimiento facial. 
¿Qué es un algoritmo de clasificación? 
Un algoritmo de clasificación es un conjunto de reglas o 
funciones que se utilizan para asignar un objeto a una 
de una serie de categorías. Estos algoritmos suelen 
entrenarse en un conjunto de datos de objetos 
etiquetados, que son objetos que ya han sido asignados 
a una categoría. Una vez que el algoritmo se ha 
entrenado, se puede utilizar para clasificar nuevos 
objetos. 
¿Cómo funciona un algoritmo de clasificación? 
Los algoritmos de clasificación funcionan de diferentes 
maneras, pero todos ellos comparten un objetivo 
común: asignar objetos a una categoría de la manera 
más precisa posible. Algunos algoritmos de clasificación 
populares incluyen: 
• Algoritmo k-NN: Este algoritmo clasifica un objeto 
asignando el objeto a la categoría de la mayoría 
de sus vecinos más cercanos. 
• Árboles de decisión: Estos algoritmos construyen 
un árbol de decisión para clasificar objetos. Cada 
nodo del árbol representa una decisión que se 
puede tomar sobre un objeto. 
• Redes neuronales: Estas algoritmos aprenden a 
clasificar objetos a través de un proceso de 
aprendizaje supervisado. 
Ejemplo: algoritmo k-NN 
El algoritmo k-NN es un algoritmo de clasificación 
simple pero poderoso. Este algoritmo clasifica un objeto 
asignando el objeto a la categoría de la mayoría de sus 
vecinos más cercanos. 
Para utilizar el algoritmo 
k-NN, primero se debe 
seleccionar un valor 
para k. El valor de k 
representa el número de 
vecinos que se utilizarán 
para clasificar un objeto. 
Una vez que se ha 
seleccionado un valor 
para k, el algoritmo k-
NN clasifica un objeto 
de la siguiente manera: 
1. Se calcula la 
distancia entre el 
objeto a clasificar 
y cada uno de los 
objetos del 
conjunto de datos 
de 
entrenamiento. 
2. Los k objetos 
más cercanos se 
identifican. 
3. La categoría de 
la mayoría de los 
k objetos más 
cercanos se 
asigna al objeto a 
clasificar. 
Ventajas y desventajas 
del algoritmo k-NN 
El algoritmo k-NN tiene 
una serie de ventajas, 
entre ellas: 
• Es un algoritmo 
simple y fácil de 
entender. 
• Es un algoritmo 
robusto que 
Algoritmos Computacionales Grupo C 
M. Cruz Apuntes de prueba de regularización Curso de invierno 2022 
puede funcionar bien en una variedad de 
situaciones. 
• Es un algoritmo no paramétrico, lo que significa 
que no hace suposiciones sobre la distribución 
de los datos. 
Sin embargo, el algoritmo k-NN también tiene algunas 
desventajas, entre ellas: 
• Puede ser lento para clasificar nuevos objetos. 
• Puede ser sensible a la selección del valor de k. 
Conclusión 
Los algoritmos de clasificación son una herramienta 
poderosa que se puede utilizar en una amplia gama de 
aplicaciones. El algoritmo k-NN es un algoritmo de 
clasificación simple pero poderoso que es una buena 
opción para muchos problemas de clasificación. 
Ideas principales para estudiantes de universidad 
• Los algoritmos de clasificación son un tipo de 
algoritmo de aprendizaje automático que se 
utiliza para asignar objetos a una de un conjunto 
de categorías. 
• Los algoritmos de clasificación funcionan de 
diferentes maneras, pero todos ellos comparten 
un objetivo común: asignar objetos a una 
categoría de la manera más precisa posible. 
• El algoritmo k-NN es un algoritmo de 
clasificación simple pero poderoso. Este 
algoritmo clasifica un objeto asignando el objeto 
a la categoría de la mayoría de sus vecinos más 
cercanos. 
Recomendaciones para estudiantes de universidad 
• Para aprender más sobre algoritmos de 
clasificación, se recomienda que los estudiantes 
de universidad consulten libros y artículos de 
investigación sobre el tema. 
• Los estudiantes 
de universidad 
también pueden 
encontrar 
recursos útiles en 
línea, como 
tutoriales y 
cursos. 
• Practicar con 
ejemplos de 
algoritmos de 
clasificación es 
una excelente 
manera de 
aprender cómo 
funcionan estos 
algoritmos.