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Proponemos dos pasos de preprocesamiento para la clasificación que aplican algoritmos basados en cascos convexos al conjunto de entrenamiento para ayudar a mejorar el rendimiento y la velocidad de la clasificación. El algoritmo de reconstrucción de clases utiliza un algoritmo de agrupación combinado con un enfoque basado en cascos convexos que vuelve a etiquetar el conjunto de datos con una estructura de clases nueva y ampliada. Demostramos cómo este algoritmo de mejora del rendimiento ayuda a aumentar los resultados de precisión de Naive Bayes en algunos casos, pero no en todos, que utilizan conjuntos de datos del mundo real.
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