Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2013 |
| Autor(a) principal: |
Queiroz, Diego Cesar Florencio de |
| Orientador(a): |
Souza, Renata Maria Cardoso Rodrigues de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| 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: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11636
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Resumo: |
Diferentes modelos clássicos já foram estendidos para a classificação de dados simbólicos de natureza intervalar, como regressão logística e discriminante linear, entre vários outros, contudo a maior parte desses classificadores foi desenvolvida para a resolução de problemas linearmente separáveis, não possuindo um bom desempenho face à problemas não-linearmente separáveis. Esse trabalho introduz duas abordagens baseadas no modelo de discriminante linear generalizado para classificar dados simbólicos intervalares. Nessas abordagens duas famílias de funções de kernel foram utilizadas separadamente para transpor os dados para um espaço de alta dimensão, permitindo a classificação de problemas não linearmente separáveis. Tal transposição é realizada através do kernel trick utilizando o produto escalar convencional e o produto escalar kernelizado para dados intervalares. Experimentos com conjuntos de dados sintéticos, híbrido entre sintético e real e uma aplicação com um conjunto de dados intervalares real demonstram a funcionalidade e eficiência dessa abordagem. |
