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

  1. Cano Montero, Javier
Supervised by:
  1. Javier Martínez Moguerza Director
  2. Javier Castillo Villar Director
  3. José Ignacio Martínez Torre Director

Defence university: Universidad Rey Juan Carlos

Fecha de defensa: 22 June 2015

Committee:
  1. David Ríos Insua Chair
  2. Antonio Alonso Ayuso Secretary
  3. José Manuel Mendías Cuadros Committee member
  4. Daniel Mozos Muñoz Committee member
  5. Francisco Javier Gómez Arribas Committee member

Type: Thesis

Teseo: 389214 DIALNET lock_openTESEO editor

Abstract

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.