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Abordagem Kernelizada Para Análise Discriminante Generalizada

Submitted by Daniella Sodre (daniella.sodre@ufpe.br) on 2015-03-10T13:56:06Z
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Previous issue date: 2013-07-30 / 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.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/11636
Date30 July 2013
CreatorsQueiroz, Diego Cesar Florencio de
ContributorsSouza, Renata Maria Cardoso Rodrigues de, Cysneiros, Francisco José de Azevêdo
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguageBreton
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
RightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess

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