ALVOT (ALgoritmos de VOTacion) es un modelo de algoritmos de
clasificacion supervisada basado en precedencias parciales que
permite trabajar con descripciones de objetos en terminos de
variables numericas y no numericas simultaneamente e incluso admite
valores desconocidos en las mismas. Este ha sido utilizado en
numerosos problemas practicos en las denominadas ciencias poco
formalizadas ("soft sciences") como por ejemplo las geociencias, la
medicina, la criminalistica y otras. Los clasificadores ALVOT, como
todos los clasificadores supervisados en general, necesitan de una
"buena" matriz de entrenamiento para lograr clasificar con calidad;
de aqui que sea un problema determinar que objetos se deben
seleccionar para el entrenamiento de los mismos. Es por esto que en
el presente trabajo se proponen dos metodos de seleccion de
objetos; el primero para mejorar la eficiencia sin afectar la
eficacia sustancialmente de los clasificadores ALVOT, y el segundo
para mejorar la eficacia al trabajar con bases de datos ruidosas.
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