Encontrando Prototipos Para Clasificadores de Vecino Más Cercano

Un clasificador de vecino más cercano es aquel que asigna un patrón a la clase del prototipo más cercano. Se presenta un algoritmo para encontrar prototipos para un clasificador de vecino más cercano. La idea es comenzar con cada muestra en un conjunto de entrenamiento como un prototipo, y luego fusionar sucesivamente cualquier par de prototipos más cercanos de la misma clase mientras no se degrade la tasa de reconocimiento. El algoritmo es muy efectivo. Por ejemplo, cuando se aplicó a un conjunto de entrenamiento de 514 casos de enfermedad hepática, solo se encontraron necesarios 34 prototipos para lograr la misma tasa de reconocimiento que la que se obtiene utilizando las 514 muestras del conjunto de entrenamiento como prototipos. Además, no es necesario especificar de antemano el número de prototipos en el algoritmo.