Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2022 |
| Autor(a) principal: |
HONÓRIO, Jerfson Bruno do Nascimento |
| Orientador(a): |
AMARAL, Getúlio José Amorim do |
| 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: |
Programa de Pos Graduacao em Estatistica
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/44679
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Resumo: |
Esta dissertação tem como objetivo propor métodos não supervisionados de classificação para dados de tamanho e forma, considerando imagens bidimensionais (formas planas). Os novos métodos são baseados em testes de hipóteses, algoritmo K-médias e o algoritmo hill climbing. Também propomos as combinações dos algoritmos, com os métodos de ensemble: bagging e boosting. Para os dados simulados, gerados a partir da distribuição normal complexa, propomos três possíveis cenários para avaliar o desempenho dos métodos propostos. Neles, as combinações dos algoritmos foram superiores às suas versões base, sendo o algoritmo bagging hill climbing, o mais poderoso em dois cenários. Ainda pelos resultados numéricos, concluímos que quando os tamanhos dos centroides se diferenciam, o desempenho dos algoritmos me- lhora. Para os conjuntos de dados reais (vértebras torácicas T2 de camundongos,ressonância magnética de pessoas com esquizofrenia e crânio de grandes macacos), os métodos ensembles (bagging e boosting) novamente foram o destaque, sendo sempre superiores às versões base. Finalmente, considerando os dados sintéticos e reais, o bagging hill climbing é escolhido como o melhor método. |
