Avaliação de métodos de classificação no espaço tangente para análise estatística de forma
DOI:
https://doi.org/10.5335/rbca.v15i3.14810Palavras-chave:
Aprendizado de máquina, Coordenadas de Kendall, Coordenadas tangentesResumo
O presente trabalho tem como propósito avaliar o desempenho de alguns classificadores da literatura em dados no espaço tangente no contexto da análise estatística de formas. Ademais, foram realizadas simulações considerando três cenários: (1) dados sem uso de análise de componentes principais (ACP); e (2) com uso de ACP utilizando as componentes que explicam de 70% a 75% e de 90% a 95%. Constatou-se na simulação que, quando há baixa concentração nos dados, o desempenho dos classificadores diminui, com ganhos expressivos na acurácia quando se fez o uso de ACP na maioria dos cenários observados. A etapa seguinte consistiu em realizar a classificação utilizando quatro aplicações em dados reais, considerando os mesmos cenários do estudo de simulação. Nestes, os melhores resultados foram observados em bancos de dados cujas formas médias eram expressivamente distintas entre os grupos. Por outro lado, os piores desempenhos foram observados em dados relacionados a ressonâncias magnéticas de pacientes esquizofrênicos, com acurácia máxima de 85,7%.
Downloads
Downloads
Publicado
Edição
Seção
Licença

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Todos os artigos estão licenciados com a licença Creative Commons Atribuição-NãoComercial-SemDerivações 4.0 Internacional. Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
a) Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
b) Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
c) Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).