• Informações do Trabalho

Titulo SELEÇÃO DE CARACTERÍSTICAS ATRAVÉS DE NEAREST SHRUNKEN CENTROIDS Subtítulo Autor Diego Ricardo de Araujo Orientador Custódio Gouvêa Lopes da Motta Resumo A tarefa de classificação de dados faz parte de uma gama de problemas de grande importância atualmente: a descoberta de conhecimento. Em muitos casos, o processo de classicação pode se tornar complexo devido ao alto nível dimensional do modelo de dados envolvido que, em geral, interfere negativamente nos aspectos de desempenho e acurácia dos classificadores utilizados. Uma alternativa para tratar esse tipo de problema é conhecida como seleção de características, que reduz a dimensionalidade através da identificação dos atributos mais significativos à classificaçãoo, excluindo os demais do processo. O principal objetivo do presente trabalho é a realização de um estudo a respeito do impacto causado pelo processo de seleção de características em problemas de classificação de dados. Para tal, foi implementado um sistema inteligente que utiliza o método de seleção de características chamado Nearest Shrunken Centroids. Além de uma descrição detalhada sobre o funcionamento do método, são apresentados, também, os resultados de testes comparativos realizados em diferentes bases de dados e diversos classificadores disponíveis atualmente. Finalizando, o sistema é disponibilizado por meio de uma licença de software livre. Palavras-Chave Classificação de Dados, Seleção de Características, Nearest Shrunken Centroids