Otimização do desempenho de um classificador por modificação no processo de seleção de características

Abstract

Resumo-Este trabalho apresenta um algoritmo de otimização para o processo de reconhecimento de padrões atuando diretamente na etapa de seleção de características. O algoritmo proposto é baseado em computação evolucionária e conta com o método ReliefF para seleção de características aliado ao método Support Vector Machine (SVM) para classificação. As variáveis de busca para otimização são os K-Vizinhos Mais Próximos utilizado no ReliefF e o número de características selecionadas para o classificador, ou seja, a dimensão trabalhada pelo SVM. O algoritmo proposto produziu melhorias de performance no classificador SVM. Testes foram realizados em duas bases de dados e os resultados obtidos, comparados com o resultado de outros três algoritmos, comprovam o bom desempenho do algoritmo proposto.