Paralelización hardware-software de técnicas de clasi cación basadas en algoritmos de generación de conglomerados de datos

  1. Cano Montero, Javier
Dirigida por:
  1. Javier Martínez Moguerza Director/a
  2. Javier Castillo Villar Director/a
  3. José Ignacio Martínez Torre Director

Universidad de defensa: Universidad Rey Juan Carlos

Fecha de defensa: 22 de junio de 2015

Tribunal:
  1. David Ríos Insua Presidente
  2. Antonio Alonso Ayuso Secretario
  3. José Manuel Mendías Cuadros Vocal
  4. Daniel Mozos Muñoz Vocal
  5. Francisco Javier Gómez Arribas Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 389214 DIALNET lock_openTESEO editor

Resumen

pSVM es un nuevo algoritmo que permite por primera vez el entrenamiento en paralelo de una SVM. Para conseguirlo el conjunto de entrenamiento se divide en distintas regiones de Voronoi utilizando el algoritmo k-medias, consiguiendo así SVMs más pequeñas y rápidas de entrenar con el objetivo de reducir la carga computacional. permitiendo la futura implementación de sistemas embebidos. Además, se ofrece una comparativa entre SVM y el nuevo algoritmo pSVM, probando que el segundo es más rápido y ofrece resultados similares que SVM.