Algoritmo kNN na imputação de dados de espectros de massa do tipo MALDI-TOF: uma análise da influência da imputação com kNN sobre o desempenho de classificadores logísticos para identificação de bactérias - Santos, Fábio dos (2018)
O processo de identiﬁcação de bactérias relacionadas ao crescimento vegetal,é alvo de diversos estudos na área de bioinformática. Uma das formas para realizar esta identiﬁcação é utilizar dados de espectrometria de massa do tipo MALDI-TOF para detectar a presença de proteínas ribossomaisemumaamostra,eentão,usarclassiﬁcadoresparaprocessarestesdadoseselecionar o rótulo com a maior probabilidade. Durante o processo de geração dos espectros de massa paraclassiﬁcaçãoécomumanãodetecçãodealgumdospicosrelacionadosaproteínasribossomais. Considerando isto, este trabalho apresenta um estudo sobre o uso do algoritmo kNN para imputação desses casos. O estudo foi desenvolvido com o uso de classiﬁcadores logísticos para identiﬁcação de bactérias da espécie Staphylococcus aureus e do gênero Bacillus. Durante os experimentos foram testados três técnicas para imputar dados: imputação com zero, imputação com a média do atributo faltante, e a imputação com kNN. Desta última foram usadas duas abordagens: função de agregação de média e função de agregação de mediana. O protocolo experimental implementado possibilitou avaliar a inﬂuência da imputação sobre os resultados de classiﬁcação sob diferentes cenários no que se refere ao número de variáveis faltantes. Os resultadosobtidosmostramqueoempregodokNNnãolevouàumareduçãododesempenhodos classiﬁcadores, em relação àquele observado quando do uso de dados completos. Além disto, a classiﬁcação de dados submetidos a imputação pelo kNN apresentou desempenho superior àquele veriﬁcado quando do uso dos demais métodos.