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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.285: "Abordagem Kernelizada Para Análise Discriminante Generalizada"

O aluno Diego Cesar Florencio de Queiroz irá defender seu trabalho dia 30 de julho, às 15h, no Anfiteatro Início: 30/07/2013 às 15:00 Término: 30/07/2013 às 17:00 Local: Anfiteatro do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.285

Aluno: Diego Cesar Florencio de Queiroz
Orientador: Profa.Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza
Co-orientador: Prof. Francisco José de Azevêdo Cysneiros (Estatística/UFPE)
Título: Abordagem Kernelizada Para Análise Discriminante Generalizada
Data: 30/07/2013
Hora/Local: 15:00h – Anfiteatro
Banca Examinadora:
Prof. Ricardo Bastos Cavalcante Prudêncio  (UFPE / CIn)
Prof. Marco Antônio Oliveira Domingues (IFPE / Depto Academico de Sistemas)
Prof. Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza  (UFPE / CIn)

RESUMO:

Diferentes modelos clássicos já foram estendidos para a classificação de dados simbólicos de natureza intervalar, como regressão logística e discriminante linear, entre vários outros, porém 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 uma abordagem kernelizada baseada no modelo de discriminante linear generalizado para classificar dados simbólicos
intervalares. Nessa abordagem 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 da kernelização do produto escalar 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.
 
Palavras-chave: Análise de Dados Simbólicos, Kernel, Discriminantes Lineares 
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