Aplicación de las TIC en la Investigación

El algoritmo Adaboost es un metaclasificador, es decir, obtiene un nuevo clasificador a partir de un conjunto de clasificadores (pool de clasificadores), consiguiendo así un clasificador más eficiente. La salida del Adaboost es el signo de la suma ponderada de las salidas de cada uno de los clasificadores ante un vector de características xi (puede dar el valor 1 o -1). El cálculo de los coeficientes de ponderación (alfas) se realiza de manera progresiva, haciendo un testeo de los clasificadores con datos de entrenamiento. Se asignan penalizaciones a los clasificadores según el error cometido y dependiendo de ese porcentaje de error se pueden calcular los pesos. Este cálculo de las alfas se calcula en base a la relación entre la suma de los pesos correctos, Wc, y erróneos, We.

  Introducción PSO permite optimizar un problema a partir de una población de soluciones candidatas, denotadas como "partículas", moviendo éstas por todo el espacio de búsqueda según reglas matemáticas que tienen en cuenta la posición y la velocidad de las partículas. El movimiento de cada partícula se ve infulido por su mejor posición local hallada hasta el momento, así como por las mejores posiciones globales encontradas por otras partículas a medida querecorren el espacio de búsqueda. El fundamento teórico de esto es hacer que la nube de partículas converja rápidamente hacia las mejores soluciones.