Uma extensão do classificador k-NN para múltiplos espaços - Flávia de Toledo Martins-Bedê (2014)
O algoritmo dos k vizinhos mais próximos (k-NN, do inglês k Nearest Neighbors) é uma técnica de classificação bastante popular em reconhecimento de padrões. Essa técnica consiste em atribuir uma classe a um elemento com rótulo desconhecido usando a classe da maioria de seus vizinhos mais próximos, segundo uma determinada distância no espaço de atributos. A sua versão estendida, proposta neste trabalho, é identificada como vizinhos mais próximos em múltiplos espaços (ms- NN, do inglês: multiple space Nearest Neighbors). Essa versão incorpora na construção do modelo a utilização de múltiplos espaços de atributos semanticamente distintos. Para cada espaço, é definido um número de vizinhos e um tipo de distância. Além disso, a localização geográfica dos objetos pode ser incluída como um espaço, desde que estes estejam representados por polígonos ou pontos. A construção do modelo ms-NN baseia-se na procura de vizinhos para cada distância utilizada. Neste trabalho, também é proposto o uso de relações difusas para avaliar a proximidade entre casos. O método ms-NN proposto foi usado para mapear o risco da prevalência da esquistossomose no estado de Minas Gerais e para classificação da cobertura da terra na região amazônica (Tapajós). As classificações resultantes do ms-NN foram comparadas com as classificações do k-NN e de outras duas técnicas, árvore de decisão e máquinas de vetores de suporte (SVM, do inglês: Support Vector Machine), comumente usadas em problemas de reconhecimento de padrões. As acurácias das classificações de cada modelo foram avaliadas usando o método Monte Carlo. Também foi feito o teste T pareado para avaliar a diferença estatística entre as classificações. Os resultados demonstram uma melhora significava das acurácias do método proposto quando comparadas com as acurácias obtidas pelo k-NN.