Algoritmo de classificação por particionamento hierárquico

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Costa, Lygia Marina Mendes da
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 Rio de Janeiro
Brasil
Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Computação
UFRJ
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://hdl.handle.net/11422/8651
Resumo: This dissertation proposes a new method of hierarchical partitioning classification that aims not only to return a response regarding the class of an element, but also to provide more information about the classification process and the spatial arrangement of the classes along the attribute space. Through iterative partitioning and the use of concepts such as divergence between distributions, the method seeks to find regions where there is a predominant class and regions where overlap between classes makes classification more complex. Experiments with artificial and real databases were performed to demonstrate the competitiveness of the method and its advantage in separating regions of easy classification of more complex regions, both for own classification and to obtain more information on the performance of well-known methods.