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Investigação de estratégias para a geração de máquinas de vetores de suporte multiclasses
Ana Carolina Lorena André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
2006
Localização:
ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação
(T L868ie e.1 )
(Acessar)
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Título:
Investigação de estratégias para a geração de máquinas de vetores de suporte multiclasses
Autor:
Ana Carolina Lorena
André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Assuntos:
COMPUTAÇÃO BIOINSPIRADA
;
BIOINFORMÁTICA
;
APRENDIZADO COMPUTACIONAL
;
MATEMÁTICA DA COMPUTAÇÃO
Notas:
Tese (Doutorado)
Descrição:
Diversos problemas envolvem a classificação de dados em categorias, também denominadas classes. A partir de um conjunto de dados cujas classes são conhecidas, algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM) podem ser utilizados na indução de um classificador capaz de predizer a classe de novos dados do mesmo domínio, realizando assim a discriminação desejada. Dentre as diversas técnicas de AM utilizadas em problemas de classificação, as Máquinas de Vetores Suporte (Support Vector Machines - SVMs) se destacm por sua boa capacidade de generalização. Elas são originalmente concebidas para a solução de problemas com apenas duas classes, também denominados binários. Entretanto, diversos problemas requerem a discriminação dos dados em mais que duas categorias ou classes. Nesta Tese são investigadas e propostas estratégias para a generalização das SVMs para problemas com mais que duas classes, intitulados multiclasses. O foco deste trabalho é em estratégias que decompõem o problema multiclasses original em múltiplos subproblemas binários, cujas saídas são então combinadas na obtenção da classificação final. As estratégias propostas visam investigar a adaptação das decomposições a cada aplicação considerada, a partir de informações do desempenho obtido em sua solução ou extraídas de seus dados. Os algoritmos implementados foram avaliados em conjuntos de dados gerais e em aplicações reais da área de Bioinformática. Os resultados obtidos abrem várias possibilidades de
pesquisas futuras. Entre os benefícios verificados tem-se a obtenção de decomposições mais simples, que requerem menos classificadores binários na solução multiclasses
Data de criação/publicação:
2006
Formato:
203 p.
Idioma:
Português
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