| Revista: | Energía y computación |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000341511 |
| ISSN: | 0121-5299 |
| Autores: | Villa Barona, Leandro Antonio1 Caicedo Bravo, Eduardo Francisco1 |
| Instituciones: | 1Universidad del Valle, Escuela de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Cali, Valle del Cauca. Colombia |
| Año: | 2007 |
| Periodo: | Dic |
| Volumen: | 15 |
| Número: | 2 |
| Paginación: | 39-48 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Experimental, aplicado |
| Resumen en español | En el presente artículo se presentan los resultados obtenidos en la aplicación del paradigma WRBF (Weighted Radial Basis Functions) como una técnica de clasificación no supervisada sobre muestras no controladas; entendiendo por muestra no controlada aquella formada por patrones a los cuales no se les conoce de antemano la clase a la cual pertenecen. Además, se muestra la capacidad de dicho paradigma para deducir el número de grupos o clases naturales en que se divide el conjunto de patrones |
| Resumen en inglés | This paper presents some results obtained when the WRBF (Weighted Radial Basis Functions) paradigm is applied in unsupervised classification in a set of unlabeled samples. The unlabeled samples are a set of patterns that have not assigned class beforehand. Besides, this paper shows capability of this paradigm to find natural groups from the set of unlabeled samples |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación, Educación |
| Palabras clave: | Modelos computacionales, Aprendizaje, Clasificación |
| Keyword: | Computer science, Education, Computational models, Learning, Classification |
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