Resumen

Este documento presenta el clasificador multiclase basado en el centro analítico del espacio factible (MACM). Este clasificador multiclase está formulado como una optimización lineal cuadrática con restricciones y no necesita construir repetidamente clasificadores para separar una sola clase de todas las demás. Se demuestra teóricamente su límite superior de error de generalización. Los experimentos en conjuntos de datos de referencia validan el rendimiento de generalización de MACM.

• Materias:Robots Cuidados pediátricos Experimentos numéricos Radares Factores psicológicos
• Subjects:Robot Pediatric care Numerical experiments Radars Psychological factors
• Palabras claves:Clasificador multiclase; Centro analítico; Espacio factible; Optimización lineal cuadrática con restricciones; Error de generalización; Conjuntos de datos de referencia
• Keywords:Multiclass classifier; Analytical center; Feasible space; Quadratic constrained linear optimization; Generalization error; Benchmark datasets