Análise discriminante via distribuições preditivas aproximadas por estimadores por função núcleo
2012
Reconhecimento e classificacao de padroes sao problemas importantes em uma variedade de areas cientificas, como biologia, psicologia, medicina, visao computacional e etc. Porem este problema nao e de facil solucao quando a distribuicao de probabilidade dos dados e totalmente desconhecida. Neste trabalho, combinamos o metodo de estimacao de densidades por Funcao Nucleo com um enfoque Bayesiano e propomos uma nova abordagem
para problemas de classificacao usando uma Analise Discriminante via Distribuicoes Preditivas Aproximadas. Estudos de simulacao e aplicacao em conjuntos de dados reais bastante utilizados na literatura, foram conduzidos como forma de avaliacao dos metodos propostos. Os resultados mostraram que a performace dos metodos propostos sao competitivos, e em alguns casos significantemente melhor, com os metodos classicos da literatura, Analise Discriminante Linear (ADL), Analise Discriminante Quadratica (ADQ) e Analise Discriminante Naive Bayes com distribuicao Normal (NNBDA).
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