Clasificacion Difusa

CLASIFICACIÓN
DIFUSA

DRA. LETICIA FLORES PULIDO

Clasificación Difusa
¡  Ocasionalmente tenemos conocimiento informal
acerca del dominio del problema donde
deseamos construír unclasificador
¡  Por ejemplo:
¡  Tal vez creamos, generalmente hablando que un
adulto salmón es ovalado y de color claro y que
una trucha es delgada y obscura
¡  El enfoque tomado en un clasificadordifuso es
crear unas “funciones de membresía difusas”

Clasificación Difusa
¡  Dichas funciones de membresía convierten los
parámetros objetivos de medición en categorías
de membresías las cualesse utilizan para la
clasificación
¡  Debemos comprender que aquí el término de
“categorías” no se refiere a la clasificación final
de los grupos de datos, si no a ciertos rangos
definidos comoumbrales de decisión entre los
datos.

Clasificación Difusa
¡  Por ejemplo, si consideramos la características
de luminosidad, podemos definir 4 grupos:
¡  Obscuro
¡  Medio obscuro
¡ Medio claro
¡  Claro

¡  Nos referiremos entonces a esto como
“categorías”

Clasificación Difusa
¡  Por ejemplo, tal vez queramos que la
luminosidad y forma de un pez sean juzgados
como:Clasificación Difusa
¡  Entonces requerimos una forma de convertir un
objetivo medible en varias carácterísticas para
clasificarlo
¡  Para esto requerimos de una regla de
conjunción o de unión¡  Una manera para tomar las categorías de
membresía (luminosidad y forma) y para
alcanzar un valor numérico para tomar la
decisión final.

Clasificación Difusa
¡  Los valores de membresíase definen entonces
por:
1-min[μx(x), μy(y)]
¡  Y se utiliza la extensión obvia si es que hay mas
de dos características.
¡  El método “difuso” es muy similar a las redes
neuronales, y a lasfunciones de base radial.

Clasificación Difusa
¡  Después se hace uso de los axiomas de Cox-Jaynes:
1.  Si P(a/d) > P(b/d) y P(b/d) > P(c/d) entonces P(a/d) > P(c/
d). Es decir, los grados de...