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Carmen Porras Chavarino, Jorge M. Salinas
Este estudio presenta un clasificador de patrones que utiliza como criterio de asignación a una clase la mínima distancia logarítmica entre el patrón de entrada y el patrón de referencia de la clase. Se estudian los argumentos que basados en las leyes de la Psicofísica, recomiendan utilizar este algoritmo de clasificación. Mediante simulación en ordenador, se demuestra la superioridad, en múltiples tareas, de este clasificador sobre el clasificador gaussiano. Finalmente, un experimento de clasificación de patrones en dos clases, definidas de tal forma que si se utiliza un clasificador gaussiano la asignación corresponde a una clase y en caso de utilizar un clasificador basado en la distancia logarítmica corresponde a la otra clase, puso de manifiesto que los 33 sujetos experimentales realizaron una clasificación semejante a la que se obtendría con el algoritmo de mínima distancia logarítmica.
