Estudos em estimação de densidade por Kernel: métodos de seleção de características e estimação do parâmetro suavizador

• Autor(a) principal: Maria Fernanda Barbosa Wanderley
• Data de Publicação: 2013
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-9QDEKR
• topic: Estimação não-paramétrica de densidades; Seleção de características; Estimação da largura do Kernel; Engenharia elétrica; Kernel, Funções de

Problemas de indução de funções são muitas vezes representados por meio de medidas de afinidade entre os elementos do conjunto indutivo de amostras, sendo as matrizes de kernel um método bastante difundido. O presente trabalho tem como objetivo obter informação das relações de afinidade entre os dados a partir da matriz de kernel calculada, partindo da hipótese que tais relações geométricas seriam coerentes com os rótulos conhecidos. Foram propostos métodos univariados e multivariados de seleção de características utilizando estimação de densidade por kernel (KDE), bem como métodos para estimar a largura do kernel baseados na coerência dos rótulos com a geometria do problema. Para avaliar a relação da estrutura dos dados com os rótulos foi utilizado um classificador baseado em estimação de densidade por kernel (KDE) e comparou-se o desempenho dos métodos propostos com outros conhecidos na literatura. Para as bases de dados testadas, o desempenho dos métodos propostos mostrou-se semelhante aos utilizados como base de comparação. Tais resultados indicam que é viável selecionar modelos através do cálculo direto das densidades e da geometria do problema de separação em questão.