Análise discriminante via distribuições preditivas aproximadas por estimadores por função núcleo
Ano de defesa: | 2012 |
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Autor(a) principal: | |
Outros Autores: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAZONAS
Instituto De Ciências Exatas Brasil UFAM Programa de Pós-graduação em Matemática |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4964 |
Resumo: | Reconhecimento e classificação de padrões são problemas importantes em uma variedade de áreas científicas, como biologia, psicologia, medicina, visão computacional e etc. Porém este problema não é de fácil solução quando a distribuição de probabilidade dos dados é totalmente desconhecida. Neste trabalho, combinamos o método de estimação de densidades por Função Núcleo com um enfoque Bayesiano e propomos uma nova abordagem para problemas de classificação usando uma Análise Discriminante via Distribuições Preditivas Aproximadas. Estudos de simulação e aplicação em conjuntos de dados reais bastante utilizados na literatura, foram conduzidos como forma de avaliação dos métodos propostos. Os resultados mostraram que a performace dos métodos propostos são competitivos, e em alguns casos significantemente melhor, com os métodos clássicos da literatura, Análise Discriminante Linear (ADL), Análise Discriminante Quadrática (ADQ) e Análise Discriminante Naive Bayes com distribuição Normal (NNBDA). |