HSMI: método de classificação hierárquico baseado em SVM multikernel com otimização meta-heurística - Michelle de Oliveira Parreira (2016)
Esse trabalho propõe o método HSMI (Hierarchical Support vector machine with Multiple kernels optimized by Invasive weed optimization) de classificação baseado em máquinas de vetores suporte (SVM) que usa múltiplos kernels e atribui os rótulos às classes de modo hierárquico. Uma árvore binária é criada automaticamente pelo algoritmo proposto e cada nó realiza a classificação entre duas partições do conjunto de classes pré-classificado pelo nó superior. A classificação é realizada pelo classificador SVM com múltiplos kernels combinados aproveitando as diferentes características de cada kernel. A escolha pelas classes que compõem cada partição em cada nó é feita por otimização junto com os parâmetros dos kernels e os coeficientes da combinação linear entre eles. Para isso é empregado o algoritmo Infestação por Ervas Daninhas (Invasive Weed Optimization, IWO). Esse novo método consegue separar hierarquicamente as classes com melhor separabilidade segundo um classificador SVM multikernel otimizado para cada classificação binária. Os resultados foram comparados com o método SVM com kernel gaussiano e SVM com kernel polinomial. Os resultados demonstraram que o método HSMI ao particionar as classes de forma embutida permite a fusão de classes confusas identificadas no processo de classificação.