Composição de especialistas locais para classificação de dados

• Autor(a) principal: Santos,Omar J. S.
• Data de Publicação: 2005
• Outros Autores: Milioni,Armando Z.
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://scielo.pt/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0874-51612005000100006
• topic: Mixture of Local Expert Models; Discriminant Analysis; Clustering; Extended DEA-DA

Este artigo tem por objetivo apresentar um modelo de Composição de Especialistas Locais (CEL) como instrumento para classificação de dados. As técnicas discriminantes empregadas são a Análise Discriminante de Fisher, Regressão Logística e Modelos não paramétricos denominados ``Extended DEA-DA'' (Sueyoshi, 2004). Com base em uma massa de dados real, comparamos os resultados obtidos através da utilização do modelo CEL, que exige a clusterização da massa de dados e a busca da solução em cada cluster obtido, contra os resultados obtidos da maneira ortodoxa, que é a da busca de solução sobre a massa de dados global. A principal conclusão é a de que, embora seja uma técnica promissora, o esforço adicional na obtenção de um modelo CEL não assegura melhores resultados.