Dissertação

Multivariate Correlations for Early Classification EVALUATED

As séries temporais multivariadas estão presentes em diferentes aplicações de Data Mining, onde uma ou diversas variáveis são analisadas ao longo do tempo. Early classification (EA) pode ser entendida como uma extensão do problema de classificação de séries temporais, em cujo objetivo é obter uma previsão confiável o mais cedo possível. Em dados temporais, a ordem das observações é crucial, uma vez que uma determinada sequência de ocorrências pode ser o fator distintivo e discriminante. O mesmo acontece com a EA, onde o objetivo é usar a menor quantidade possível de informação, garantindo uma precisão satisfatória. As correlações entre as variáveis das séries temporais multivariadas, associadas a diferentes instantes de tempo, podem fornecer conhecimento acerca de dependências preditivas e relações que podem ser exploradas. Um método baseado em teoria da informação, que analisa a oportunidade de EA num conjunto de séries temporais com as suas respetivas classes, é proposto, implementado e avaliado. O objetivo do algoritmo Multivariate Correlations for Early Classification (MCEC) é identificar o instante de tempo prematuro para o conjunto total de dados, a partir do qual a restante informação pode ser ignorada, obtendo-se ainda assim uma previsão razoável. Foram realizados testes de validação experimentais em dados sintéticos, simulados e reais. A abordagem proposta obteve bons resultados, os quais foram confirmados com recurso a significância estatística, no que diz respeito ao balanço entre precisão e precocidade, dois dos desafios fundamentais em EA. Esta metodologia pode também ser considerada uma alternativa relevante para procedimentos de seleção de atributos.
classificação antecipada, correlações multivariadas, informação mútua, entropia condicional, critério de informação de Akaike, descrição de comprimento mínimo

Maio 30, 2018, 17:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Paulo Alexandre Carreira Mateus

Departamento de Matemática (DM)

Professor Associado

ORIENTADOR

Alexandra Sofia Martins de Carvalho

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar