Comparación de las metodologías de análisis discriminante robusto y redes neuronales

Abstract

ONTARE. REVISTA DE INVESTIGACIÓN DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA En muchas aplicaciones en ingeniería y otras áreas de conocimiento es frecuente que los investigadores tengan que enfrentarse con la necesidad de identificar las características que permitan diferenciar a dos o más grupos de individuos u objetos, y casi siempre esta situación está motivada por la necesidad de poder clasificar nuevos casos como pertenecientes a uno u otro grupo. En el artículo se analiza el problema de la discriminación de una población cuando tienen observaciones atípicas ( outliers ), aplicando la metodología de redes neuronales (clasificación robusta utilizando redes neuronales), y su objetivo es compararla con la metodología de discriminación robusta, analizando sus ventajas.

ONTARE. REVISTA DE INVESTIGACIÓN DE LA FACULTAD DE INGENIERÍA In lots ot applications ot engineering and other related areas, it is trequently seen that researchers haveto tace the need ot identitying specitic teatures which make them differentiate two or more groups ot individuals or objects, and very often this situation is caused by the need to classity new cases as belonging to one group or another. This research paper aims at studying the discrimination ot a particular population which shows atypical observation results (Outliers) with the application ot neuronal network methodology, a robust classitication using neuronal network, and whose main objective is to compare it with a robust discrimination methodology, analyzing its advantages