Análisis de las técnicas de selección de características.

Abstract

En reconocimiento de patrones, la selección de características es de vital importancia, pues reduce los costes computacionales de pre-procesamiento y aumenta la fiabilidad de la clasificación. Aunado a lo anterior, la selección de características permite obtener un subconjunto de características con mejor poder discriminativo, eliminando aquellas con menor poder, e incluso características que introducen ruido en el clasificador. Las técnicas de selección de características van desde las más sencillas hasta técnicas muy elaboradas como Algoritmos genéticos. En esta Tesis, se realiza un análisis exhaustivo del desempeño y comportamiento sobre diferentes conjuntos de datos de varias técnicas de selección de características en el estado del arte actual. Las técnicas estudiadas son implementadas y comparadas utilizando varios conjuntos de datos. Los resultados experimentales obtenidos son discutidos y comparados en esta Tesis. Los resultados experimentales y el análisis comparativo de las técnicas permitirán realizar una selección más propia de alguna técnica en cuanto a complejidad y desempeño cuando se presenta algún problema de selección de características.