Modelo de clasificación supervisada usando la función de Heaviside

Resumen

En este artículo se presentan los fundamentos teóricos de un nuevo modelo de clasificación perteneciente al enfoque asociativo del reconocimiento de patrones: El Clasificador de Heaviside. Como su nombre lo indica, este clasificador sustenta sus dos fases, aprendizaje y clasificación, en la función de Heaviside. La efectividad del modelo propuesto se puede verificar mediante los resultados de un estudio comparativo, donde el clasificador fue comparado en contra de siete modelos de reconocimiento de patrones, en 20 bancos de datos. Los resultados experimentales indican que el modelo es competitivo en el estado del arte. Cabe destacar que en estas pruebas nuestro clasificador logró el 100% en uno de los bancos de datos, validado con 10-fold cross-validation, mientras que su peor desempeño fue de poco más del 50%. Los resultados fueron validados mediante la prueba no paramétrica de Wilcoxon, la cual proporciona certidumbre estadística a los resultados obtenidos en la comparación.