dc.contributorSouza, Renata Maria Cardoso Rodrigues de
dc.contributorCysneiros, Francisco José de Azevêdo
dc.creatorQueiroz, Diego Cesar Florencio de
dc.date2015-03-10T13:56:06Z
dc.date2015-03-10T13:56:06Z
dc.date2013-07-30
dc.identifierQUEIROZ, Diego Cesar Florencio de. Abordagem Kernelizada para análise discriminante generalizada. Recife, 2013. 35 f. Dissertação (mestrado) - UFPE, Centro de Informática, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, 2013.
dc.identifierhttps://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11636
dc.descriptionDiferentes 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.
dc.formatapplication/pdf
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Pernambuco
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subjectAnálise de Dados Simbólicos
dc.subjectKernel
dc.subjectDiscriminantes Lineares
dc.titleAbordagem Kernelizada Para Análise Discriminante Generalizada
dc.typemasterThesis


Este ítem pertenece a la siguiente institución