Explorando abordagens de múltiplos rótulos por floresta de caminhos ótimos

Autor(es)

Luís Augusto Martins Pereira

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São José do Rio Preto. 2015-04-09.
• Instituição: Universidade Estadual Paulista (Unesp). Instituto de Biociências Letras e Ciências Exatas. São José do Rio Preto
• Data de defesa: 2013-02-25
• Orientador: João Paulo Papa

Resumo

Em problemas convencionais de reconhecimento de padrões, dado um conjunto de classes, cada instância do problema e associada a uma e somente uma classe. No entanto, alguns problemas reais de classificaço apresentam instâncias que podem ser associadas a mais de uma classe simultaneamente, esses problemas são denotados como classificação com múltiplos rótulos. Entre problemas dessa natureza, podemos destacar categorização de filmes e músicas, classificação de documentos, análise funcional de genes etc. Contudo, os problemas de classificação com múltiplos rótulos não são diretamente tratáveis por técnicas convencionais, o que justifica o interesse da comunidade de reconhecimento de padrões nesses tipos de problemas. Embora muitos métodos tenham sido propostos na literatura, há ainda muito a ser explorado, principalmente no uso de novos algoritmos convencionais de aprendizado de máquinas adaptados ou não aos problemas com múltiplos rótulos. O classificador supervisionado Floresta de Caminhos Otimos (Optimum- Path Forest - OPF) e um algoritmo determinístico aplicado a problemas convencionais de classificação, no entanto, ainda não foi investigado em problemas com múltiplos rótulos. Nesse contexto, investigamos neste trabalho a aplicação de classificadores baseados em OPF em problemas de múltiplos rótulos. Analisamos duas versões do classificador OPF: (i) a tradicional baseada em grafo completo e (ii) a versão baseada no grafo k-vizinhos mais próximos (OPFkNN). Para manipulação das bases com múltiplos rótulos, utilizamos dois métodos de transformação de problemas, o Binary Relevance e Label Powerset. Propusemos também algumas modificações nas fases de treinamento e classificação do OPFkNN com o objetivo de melhor os resultados desse classificador combinado a métodos de transformação de problemas. Os experimentos realizados em sete bases de dados públicas mostraram que as modifica ções ... (AU)

• Processo FAPESP: 11/14094-1 - Explorando Abordagens de Múltiplos Rótulos por Floresta de Caminhos Ótimos
• Beneficiário: Luis Augusto Martins Pereira
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado