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Previous issue date: 2007-07-27 === Although some individual techniques of supervised Machine Learning (ML), also known as classifiers, or algorithms of classification, to supply solutions that, most of the time, are
considered efficient, have experimental results gotten with the use of large sets of pattern and/or that they have a expressive amount of irrelevant data or incomplete characteristic, that show a decrease in the efficiency of the precision of these techniques. In other words, such techniques can t do an recognition of patterns of an efficient form in complex problems. With the intention to get better performance and efficiency of these ML techniques, were thought about the idea to using some types of LM algorithms work jointly, thus origin to the term Multi-Classifier System (MCS). The MCS s presents, as component, different of LM algorithms, called of base classifiers, and realized a combination of results gotten for these algorithms to reach the final result. So that the MCS has a better performance that the base classifiers, the results gotten for each base classifier must present an certain diversity, in other words, a difference between the results gotten for each classifier that compose the system. It can be said that it does not make signification to have MCS s whose base classifiers have identical answers to the sames patterns. Although the MCS s present better results that the individually systems, has always the search to improve the results gotten for this type of system. Aim at this improvement and a better consistency in the results, as well as a larger diversity of the classifiers of
a MCS, comes being recently searched methodologies that present as characteristic the use of weights, or confidence values. These weights can describe the importance that
certain classifier supplied when associating with each pattern to a determined class. These weights still are used, in associate with the exits of the classifiers, during the process of recognition (use) of the MCS s. Exist different ways of calculating these weights and can be divided in two categories: the static weights and the dynamic weights. The first category of weights is characterizes for not having the modification of its values during the classification process, different it occurs with the second category, where the values
suffers modifications during the classification process. In this work an analysis will be made to verify if the use of the weights, statics as much as dynamics, they can increase the perfomance of the MCS s in comparison with the individually systems. Moreover, will be made an analysis in the diversity gotten for the MCS s, for this mode verify if it has some relation between the use of the weights in the MCS s with different levels of diversity === Apesar de algumas t?cnicas individuais de Aprendizado de M?quina (AM) supervisionado, tamb?mconhecidos como classificadores, ou algoritmos de classifica??o, fornecerem
solu??es que, na maioria das vezes, s?o consideradas eficientes, h? resultados experimentais obtidos com a utiliza??o de grandes conjuntos de padr?es e/ou que apresentam uma quantidade expressiva de dados incompletos ou caracter?sticas irrelevantes, que mostram uma queda na efic?cia da precis?o dessas t?cnicas. Ou seja, tais t?cnicas n?o conseguem realizar um reconhecimento de padr?es de uma forma eficiente em problemas complexos. Com o intuito de obter um melhor desempenho e efic?cia dessas t?cnicas de AM, pensouse na id?ia de fazer com que v?rios tipos de algoritmos de AM consigam trabalhar conjuntamente, dando assim origem ao termo Sistema Multi-Classificador (SMC). Os SMC s apresentam, como componentes, diferentes algoritmos de AM, chamados de classificadores base, e realizam uma combina??o dos resultados obtidos por estes algoritmos para atingir o resultado final. Para que o SMC tenha um desempenho melhor que os classificadores base, os resultados obtidos por cada classificador base devem apresentar uma determinada diversidade, ou seja, uma diferen?a entre os resultados obtidos por cada classificador que comp?em o sistema. Pode-se dizer que n?o faz sentido ter SMC s cujos classificadores base possuam respostas id?nticas aos padr?es apresentados. Apesar dos SMC s apresentarem melhores resultados que os sistemas executados individualmente, h? sempre a busca para melhorar os resultados obtidos por esse tipo de sistema. Visando essa melhora e uma maior consist?ncia nos resultados, assim como uma
maior diversidade dos classificadores de um SMC, v?m sendo recentemente pesquisadas metodologias que apresentam como caracter?sticas o uso de pesos, ou valores de con-
fian?a. Esses pesos podem descrever a import?ncia que um determinado classificador forneceu ao associar cada padr?o a uma determinada classe. Esses pesos ainda s?o utilizados, em conjunto com as sa?das dos classificadores, durante o processo de reconhecimento (uso) dos SMC s. Existem diferentes maneiras de se calcular esses pesos e podem ser divididas em duas categorias: os pesos est?ticos e os pesos din?micos. A primeira categoria de pesos se caracteriza por n?o haver a modifica??o de seus valores no decorrer do processo de classifica??o, ao contr?rio do que ocorre com a segunda categoria, onde os valores sofrem modifica??es no decorrer do processo de classifica??o. Neste trabalho ser? feito uma an?lise para verificar se o uso dos pesos, tanto est?ticos quanto din?micos, conseguem aumentar o desempenho dos SMC s em compara??o com estes sistemas executados individualmente. Al?m disso, ser? feita uma an?lise na diversidade obtida pelos SMC s, para dessa forma verificar se h? alguma rela??o entre o uso dos pesos nos SMC s com diferentes n?veis de diversidade
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