Pantheon: Algoritmo de classificação por particionamento hierárquico
Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/8651
Title: Algoritmo de classificação por particionamento hierárquico
Author(s)/Inventor(s): Costa, Lygia Marina Mendes da
Advisor: Pedreira, Carlos Eduardo
Abstract: Esta dissertação propõe um novo método de classificação por particionamento hierárquico que visa não só retornar uma resposta referente `a classe de um elemento, mas também fornecer maiores informações quanto ao processo de classificação e quanto a disposição espacial das classes ao longo do espaço de atributos. Através de um particionamento iterativo e do uso de conceitos como divergência entre distribuições, o método busca encontrar regiões em que haja uma classe predominante e regiões em que a sobreposição entre as classes torna a classificação mais complexa. Experimentos com bancos de dados artificiais e reais foram realizados para demonstrar a competitividade do método e a sua vantagem em separar regiões de fácil classificação de regiões mais complexas, tanto para classificação própria quanto para obter maiores informações quanto ao desempenho de outros métodos mais conhecidos.
Abstract: This dissertation proposes a new method of hierarchical partitioning classification that aims not only to return a response regarding the class of an element, but also to provide more information about the classification process and the spatial arrangement of the classes along the attribute space. Through iterative partitioning and the use of concepts such as divergence between distributions, the method seeks to find regions where there is a predominant class and regions where overlap between classes makes classification more complex. Experiments with artificial and real databases were performed to demonstrate the competitiveness of the method and its advantage in separating regions of easy classification of more complex regions, both for own classification and to obtain more information on the performance of well-known methods.