“Reconocimiento De Patrones y El Aprendizaje No

“Reconocimiento de patrones y el aprendizaje no
supervisado”
Jesús Cáceres Tello
Servicios Informáticos
Profesor del Dpto. Ciencias de la Computación
Escuela Técnica Superior de InformáticaUniversidad de Alcalá
jesus.caceres@uah.es

Resumen. Este artículo muestra una introducción al reconocimiento de pa-
trones entrando más en detalle en el aprendizaje de sistemas nosupervisados
los cuales deberán, una vez proporcionados todos los tipos de patrones, deci-
dir cuál es el que más se ajusta al sistema en cuestión. Se concluye el artículo
analizando los problemasexistentes en un sistema de aprendizaje no supervi-
sado como son los sistemas topográficos en los que coexisten un número ele-
vado de patrones lineales.
1 Introducción
La visión artificial nospermite reducir el problema de una imagen a ciertas formas
geométricas, a partir de ellas podemos analizar el problema e intentar comprender
ante qué objeto nos encontramos, principalmente esto serealiza mediante el recono-
cimiento de patrones.
Es una disciplina dependiente de la inteligencia artificial, ya que nos permite, a
partir de unos datos la adquisición de conocimientos, además lossistemas de recono-
cimiento de patrones suelen incorporar un método de aprendizaje, normalmente me-
diante un algoritmo inductivo.
Es importante resaltar la necesidad de introducir un método deevaluación para
analizar dicho algoritmo, ya que, en el caso de que dicha evaluación fuese negativa
reduciría la eficiencia del algoritmo.
2 Análisis estadístico

La primera aproximaciónal reconocimiento de patrones es simplemente estadísti-
ca, es a veces también la más eficiente. Este método consiste en analizar el patrón
como una variable aleatoria n-dimensional compuesta porn componentes, x1, x2,..., xn,
tales que xi pertenece a Gi para i = 1, 2,..., n.



Figura 1: Ejemplo de espacio de patrones
1
Un patrón se representa como un punto en el espacio de...