NOVAS TÉCNICAS DE CLASSIFICAÇÃO DE PADRÕES BASEADAS EM MÉTODOS LOCAL-GLOBAL / NEW TECHNIQUES OF PATTERN CLASSIFICATION BASED ON LOCAL-GLOBAL METHODS
AUTOR(ES)
RODRIGO TOSTA PERES
DATA DE PUBLICAÇÃO
2008
RESUMO
O foco desta tese está direcionado a problemas de Classificação de Padrões. A proposta central é desenvolver e testar alguns novos algoritmos para ambientes supervisionados, utilizando um enfoque local- global. As principais contribuições são: (i) Desenvolvimento de método baseado em quantização vetorial com posterior classificação supervisionada local. O objetivo é resolver o problema de classificação estimando as probabilidades posteriores em regiões próximas à fronteira de decisão; (ii) Proposta do que denominamos Zona de Risco Generalizada, um método independente de modelo, para encontrar as observações vizinhas à fronteira de decisão; (iii) Proposta de método que denominamos Quantizador Vetorial das Fronteiras de Decisão, um método de classificação que utiliza protótipos, cujo objetivo é construir uma aproximação quantizada das regiões vizinhas à fronteira de decisão. Todos os métodos propostos foram testados em bancos de dados, alguns sintéticos e outros publicamente disponíveis.
ASSUNTO(S)
quantizacao vetorial vector quantisation information theory teoria da informacao classificacao de padroes pattern classification
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