Classificação imprecisa de dados baseada em lógica difusa e teoria de possibilidades - Isabela Neves Drummond (2007)
Este trabalho aborda estratégias de classificação de dados em espaços multidimensionais, que tem por base a lógica difusa e a teoria de possibilidades. São apresentados métodos de classificação que retornam distribuições de possibilidade para cada elemento do conjunto de dados, além de uma coleção de índices de classificação que auxiliam na busca pelo melhor classificador impreciso. Uma família parametrizada de classificadores imprecisos é definida a partir da distribuição de possibilidade proveniente de um método de classificação, e com base nos índices de classificação definem-se os conceitos de precisão, imprecisão parcial e imprecisão completa para o classificador. Estes índices favorecem o processo de combinação de classificadores, permitindo que seja ponderado o nível de imprecisão aceitável para uma aplicação específica, de acordo com as necessidades do usuário. É proposto o modelo de classificação AGRUP, um algoritmo supervisionado, baseado em agrupamento, que gera distribuições de possibilidade associadas a todos os elementos do conjunto de dados, a partir da aplicação de relações de similaridade. Por fim, na busca pela classificação precisa, uma heurística pode ser empregada, como o refinamento pela vizinhança, onde uma classificação imprecisa obtida em termos de classes puras e compostas é reduzida a classes puras somente. A classificação propriamente dita é feita no espaço de atributos, enquanto que a vizinhança é feita no espaço do problema. As abordagens propostas são testadas em diferentes aplicações: classificação de imagens de ressonância magnética (RM) do cérebro, imagens de satélite, além do conjunto de dados que representam registro de queda na distribuição de energia em subestações elétricas e de dados do Projeto GeoSchisto, relacionados à distribuição da esquistossomose no estado de Minas Gerais. Os resultados obtidos apontam para a viabilidade das estratégias propostas, no que diz respeito à flexibilidade, aplicabilidade e acurácia, tanto em dados sintéticos, quanto em dados reais.