Resumen de Aportacions al raonament basat en casos per resoldre problemes de classificacio
Este trabajo se ha desarrollado bajo dos grandes objetivos, Por un lado, consiste en evaluar las posibilidades del razonamiento basado en casos (CBR) para resolver un problema cualquiera de clasificacion. Y por otro, lado, pretende aportar diferentes variantes y/o mejoras al razonamiento basado en casos para resolver problemas de clasificacion.
A partir de estos propositos iniciales, la tesis realiza distintas aportaciones, de las cuales se podrian destacar las siguientes:
En primer lugar, propone una taxonomia de los problemas de clasificacion desde la perspectiva del razonamiento basado en casos.
En segundo lugar, se ha diseñado, implementado y desarrollado el sistema clasificador basado en casos llamado CaB-CS(Case-Based Classifier System), a partir del cual se han evaluado las posibilidades del CBR para resolver un problema de clasificacion cualquier. Y, en el cual, se han incorporado variantes y/o mejoras del CBR, como: nuevas funciones, de similitud, ponderaciones automaticas de la relevancia de los atributos, politicas de olvido,etc.
Y en cuatro lugar, conviene destacar que utilizando las diferentes variantes y/o mejoras, se ha conseguido por los distintos problemas una menor memoria de casos, aumentando el porcentaje de aciertos, y disminuyendo el coste computacional, es decir, se ha obtenido un mejor rendimiento del CBR para resolver problemas de clasificacion.
