Análise discriminante via distribuições preditivas aproximadas por estimadores por função núcleo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Souza, Diego da Silva
Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/1429020567676164
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
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
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Densidade preditiva
Estimador de núcleo
Estimação bayesiana
CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: MATEMÁTICA
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).

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