Análisis de la separabilidad lineal de una base de datos

En este artículo se presenta un análisis de diferentes técnicas (algorítmicas y estadísticas) para auscultar la separabilidad lineal de clases en una base de datos. Para una base de datos generada artificialmente se describen y analizan las siguientes pruebas de separabilidad lineal: algoritmo de Schlesinger-Kozinec, análisis discriminante lineal y análisis de conglomerados. Finalmente se discute con base a la información resultante al aplicar cada una de las técnicas descritas los alcances de cada una de ellas.

In this article is presented a comparative study between different methods (algorithmical and statistical) that allow determining thelinear class separability in a database. The following linear separability methods are described and analyzed: Schlesinger-Kozinec´s algorithm, linear discriminant analysis and cluster analysis. Finally, the results and scope of each previously described methods are discussed.

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Resumen

Inglés In this article is presented a comparative study between different methods (algorithmical and statistical) that allow determining thelinear class separability in a database. The following linear separability methods are described and analyzed: Schlesinger-Kozinec´s algorithm, linear discriminant analysis and cluster analysis. Finally, the results and scope of each previously described methods are discussed.

Español En este artículo se presenta un análisis de diferentes técnicas (algorítmicas y estadísticas) para auscultar la separabilidad lineal de clases en una base de datos. Para una base de datos generada artificialmente se describen y analizan las siguientes pruebas de separabilidad lineal: algoritmo de Schlesinger-Kozinec, análisis discriminante lineal y análisis de conglomerados. Finalmente se discute con base a la información resultante al aplicar cada una de las técnicas descritas los alcances de cada una de ellas.