Classificação e reconhecimento de padrões: novos algoritmos e aplicações / Emmanuel Tavares Ferreira Affonso
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Data
2022-02-28
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Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais
Resumo
Este trabalho visa o desenvolvimento de novos algoritmos para tarefas de classificação e reconhecimento de padrões. Inicialmente é proposto um método para seleção de atributos (FS, do inglês feature selection) para classificadores com treinamento offline. A abordagem de FS proposta, chamada de Mean Ratio for Feature Selection (MRFS), é baseada na razão das médias dos atributos em cada classe. MRFS possui baixo custo computacional pois utiliza apenas operações matemáticas básicas como adição, divisão e comparação e realiza apenas uma passagem nos dados para ranquear os atributos. O MRFS foi implementado e avaliado como método filter (MRFS-F) e como wrapper (MRFS-W). O desempenho dos métodos foram avaliados e comparados com o estado da arte. As comparações realizadas sugerem que os métodos propostos possuem um desempenho comparável ou superior aos métodos alternativos. Além dos métodos de FS foram propostos três classificadores evolutivos com treinamento online. O primeiro chamado de evolving Fuzzy Mean Classifier (eFMC) é baseado em um algoritmo de agrupamento fuzzy que realiza a classificação com base no grau de pertinência dos grupos. Novos grupos são criados sempre que uma nova classe é descoberta e a atualização do centro dos grupos é através das médias amostrais calculadas de forma incremental. O segundo classificador introduzido é o evolving Fuzzy Classifier (eFC) que de maneira análoga utiliza as médias amostrais para atualização dos centros dos grupos. Seu diferencial está na capacidade de gerar mais de um grupo associado a uma mesma classe para mapear diferentes regiões do espaço dos dados, criação de novos grupos aplicando o conceito de procrastinação, união de grupos redundantes e exclusão de grupos obsoletos. Por fim, foi proposto um classificador evolutivo com seleção de atributos denominado evolving Fuzzy Classifier with Feature Selection (eFCFS). Este classificador foi construído utilizando o mesmo algoritmo do eFC e incorporando o método MRFS de seleção de atributos. Os classificadores evolutivos propostos foram avaliados e comparados com três classificadores evolutivos alternativos. Os resultados experimentais e as comparações sugerem que os métodos baseados no MRFS para auxiliar modelos com treinamento offline e os 3 modelos evolutivos com treinamento online são promissores como alternativas para tarefas de classificação e reconhecimento de padrões, com boa acurácia e baixo custo computacional.
Descrição
Palavras-chave
Algoritmos, Computação evolutiva, Reconhecimento de padrões, Lógica fuzzy