Partição espacial utilizando triangulação de Delaunay e Hiperplanos de SVM para classificação de padrões multiclasse

AUTOR(ES)
DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

As Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) são consideradas ferramentas com grande capacidade de generalização e são utilizadas em tarefas de classificação, clusterização e regressão. Foram originalmente criadas para trabalhar com problemas contendo duas classes, entretanto, muitas aplicações reais necessitam de um método para discriminação em múltiplas classes, como são os casos da identificação biométrica, categorização de textos, reconhecimento de caracteres, entre outros. Além das SVMs existem métodos de classificação puramente geométricos que são interessantes por sua rapidez, seu baixo custo em memória e sua capacidade de classificar dados linearmente separáveis. Um desses métodos é o Diagrama de Voronoi, que em conjunto com seu grafo dual conhecido por Triangulação de Delaunay, são aplicados em áreas como Arqueologia, Astronomia, Cartografia, Geometria Computacional, entre outras. Neste trabalho é proposto um mecanismo para utilizar a estrutura geométrica da Triangulação de Delaunay para definir o esquema de treinamento dos hiperplanos obtidos através das SVMs. A partir deste ponto, é proposta uma função para tratamento das regiões consideradas como não-classificáveis encontradas com a ocorrência das interseções entre os hiperplanos gerados. Com a aplicação dos métodos, as partições obtidas no plano permitem uma classificação multiclasse eficiente e com bons resultados de generalização mesmo com o uso de quantidade significativa de classes contendo poucas amostras.

ASSUNTO(S)

classificação de padrões geração de grades (matemática) máquinas de vetores-suporte aprendizagem (inteligência artificial) máquinas aprendizes matemática computacional

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