Publicação
Análise discriminante usando densidades preditivas aproximadas
| Resumo: | Reconhecimento e classificação de padrões são problemas importantes em uma variedade de áreas cientificas, como biologia, psicologia, medicina, visão computacional, etc.... Porém este problema não é de fácil solução quando a distribuição de probabilidade dos dados é totalmente desconhecida. Neste projeto, combinamos o Método Kernel Multivariado de estimação de densidades com um enfoque Bayesiano e propomos uma modificação no algoritmo BPKDA para problemas de classificação usando uma Análise Discriminante via Distribuições Preditivas Aproximadas. Estudos empíricos serão realizados para avaliar o efeito da modificação proposta. O desempenho dessa nova versão do BPKDA será aplicado em conjuntos de dados bastante difundidos na literatura, como por exemplo os disponíveis no site da UCI Machine Repository. |
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| Autores principais: | Sérgio Kardec Soares Batista |
| Assunto: | Classificação Análise discriminante Densidade preditiva CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: ESTATÍSTICA |
| Ano: | 2017 |
| País: | Brasil |
| Tipo de documento: | relatório |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | IBICT |
| Idioma: | português |
| Origem: | Oasisbr |
| Resumo: | Reconhecimento e classificação de padrões são problemas importantes em uma variedade de áreas cientificas, como biologia, psicologia, medicina, visão computacional, etc.... Porém este problema não é de fácil solução quando a distribuição de probabilidade dos dados é totalmente desconhecida. Neste projeto, combinamos o Método Kernel Multivariado de estimação de densidades com um enfoque Bayesiano e propomos uma modificação no algoritmo BPKDA para problemas de classificação usando uma Análise Discriminante via Distribuições Preditivas Aproximadas. Estudos empíricos serão realizados para avaliar o efeito da modificação proposta. O desempenho dessa nova versão do BPKDA será aplicado em conjuntos de dados bastante difundidos na literatura, como por exemplo os disponíveis no site da UCI Machine Repository. |
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