Universidad Distrital Francisco José de Caldas. Colombia
Abstract
En muchas ocasiones el investigador se ve enfrentado a una gran cantidad de datos que describen un fenómeno. Cuando se ha caracterizado el conjunto de datos y se requieren clasificar nuevos individuos aparecen técnicas tales como el Análisis Discriminante, aunque no siempre es posible aplicarla; por esta razón las redes neuronales aparecen como una técnica alternativa para discriminar conjuntos de datos. En este artículo se muestran los resultados obtenidos al entrenar y validar una red neuronal con las componentes principales de una base de datos multivariada y con las proyecciones obtenidas por medio de la técnica de búsqueda de proyección, la tasa de error de clasificación es el parámetro que mide la calidad de las respuestas y el nivel de aprendizaje de la red. Para evaluar, comparar y validar los resultados se tomó una base de datos compuesta por 20 variables y 24.474 datos. Se obtuvieron excelentes resultados, en los que se destacan los obtenidos usando búsqueda de la proyección
