Estabilidade de Classificadores de Decisão em Árvore Binária para Dados Imagem em Alta Dimensão

This paper deals with the problem of classifying high-dimensional image data image data using a multiple stage classifier structured as a binary tree. The aim here consists in finding the optimal structure for the binary tree in the sense of achieving a stable accuracy. The advantage presented by a multiple stage classifier lies on the fact that only a sub-set of classes is considered at each stage, allowing a better selection of the features to be used at each node.  The binary tree is a particular case of a tree structured classifier, on which only two classes are considered at each node. This peculiarity makes possible the direct use of statistical distances for feature reduction (selection or extraction). In this study the criterion used for feature reduction at each node consists in optimizing the Bhattacharyya distance separating both classes in the node. The optimization of Bhattacharyya distance was based on the covariance matrices. Once the final set of features is obtained at each particular node, the classification is performed using the Gaussian Maximum Likelihood decision rule. Tests were performed using high-dimensional image data collected by the sensor system AVIRIS covering a test area. The criteria to evaluate the performance of the classifiers are: the final accuracy yielded by the classifier, its stability, and the required computer time.Neste trabalho é investigada uma abordagem para classificação de dados imagem em alta dimensão utilizando classificadores de decisão em árvore binária. O objetivo é selecionar uma estrutura binária que forneça a maior estabilidade possível em relação à acurácia média de classificação para dados imagem em alta dimensão. A utilização de um classificador hierárquico em estrutura binária, analisando pares de classes em múltiplas etapas ao invés do conjunto total de classes em uma única etapa, permite extrair variáveis mais adequadas para cada subconjunto particular de classes. Contudo, devido às múltiplas estruturas binárias que podem ser produzidas, a seleção de uma árvore binária que seja ótima no sentido de produzir resultados estáveis é uma tarefa complexa. Considerando somente duas classes em cada etapa do processo, é possível implementar a distância de Bhattacharyya para fins de estimação da separabilidade entre classes e também como critério para redução de dimensões. O critério de decisão utilizado no processo de classificação é o da Máxima Verossimilhança Gaussiana (MVG). Experimentos foram realizados utilizando dados imagem coletados pelo sensor AVIRIS, investigando o comportamento da acurácia da imagem temática produzida em função de diferentes valores para o limiar de classificação e para o número de variáveis utilizadas. A performance da metodologia proposta é avaliada segundo a complexidade da árvore de classificação, o tempo de processamento, a acurácia média final da imagem temática produzida e a estabilidade do classificador

EXTRAÇÃO DE FEIÇÕES EM DADOS DE IMAGENS HIPERESPECTRAIS POR OTIMIZAÇÃO DA DISTÂNCIA DE BHATTACHARYYA EM UM CLASSIFICADOR ÁRVORE DE DECISÃO

In this paper we investigate a method for the classification of high-dimensional image data using a multi-stage classifier structured as a binary tree, and employing a reduced number of features at each node, in order to mitigate the Hughesphenomenon. The selected method for feature reduction is based on the optimization of Bhattacharyya distance at each individual node of the tree. As the Bhattacharyya distance is defined for a pair of classes, the binary tree approach allows the extraction of an optimal sub-set of features at each individual node. Experiments were performed using an AVIRIS image data set, varying the number of training samples and also the number of selected features at each node. The results have shown an improvement in the accuracy of the thematic image, as compared to more traditional methods for feature selection and extraction.Neste estudo é investigado um método para fins de classificação de dados imagem em alta dimensionalidade, por meio de um classificador em estágio múltiplo. Esse classificador, estruturado na forma de árvore binária, emprega um número reduzidode feições em cada nó visando reduzir os efeitos do fenômeno de Hughes. O método para redução de feições consiste na otimização da distância de Bhattacharyya em cada nó individual da árvore. O classificador hierárquico estruturado em árvore binária oferece as condições adequadas para implementação deste método, pois a distância de Bhattacharyya está definida para um par declasses, permitindo desta forma a extração de um subconjunto ótimo de feições em cada nó individual. Foram desenvolvidos experimentos empregando dados da imagem AVIRIS, envolvendo diferentes números de amostras de treinamento e de feições extraídas. Os resultados mostraram que sob certas condições a metodologia investigada apresenta resultados mais acurados do que aquelas mais comumente utilizadas para fins de redução na dimensionalidade dos dados

Análise discriminante aplicada no estudo dos escores de classificação do concurso vestibular 2007 na UFSM

O objetivo deste artigo é avaliar o grau de discriminação entre três grupos de candidatos ao Concurso Vestibular da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM): não selecionados, selecionados e classificados, dos cursos de Medicina, Direito e Música por meio da Análise Discriminante. O poder de discriminação entre os candidatos pode ser entendido como um índice, o qual é o valor da função discriminante calculado para cada candidato, baseado em suas notas de provas objetivas e redação. A partir dessas notas, foram obtidas duas funções discriminantes e três funções de classificação para os três grupos (não-selecionados, selecionados e classificados), e uma função discriminante e duas funções de classificação para dois grupos (selecionados e classificados). O valor da função de classificação determina a alocação do candidato em uma das três possíveis classes. Conclui-se que a Análise Discriminante possui grande capacidade de discriminação quando os grupos são compostos por amostras de proporções grandes e medianas em relação ao número de parâmetros estimados.

Desenvolvimento e Validação Preliminar de uma Escala Multidimensional de Satisfação de Vida para Adolescentes

The purpose of this study was to develop a Multidimensional Life Satisfaction Scale for Adolescents (MLSSA). Participants were 425 adolescents (224 boys and 201 girls) with a mean age of 16,1 years (SD=1,2) attending schools in the city of Santa Maria/RS. Items selection occurred on basis of the results from principal components analysis, and the final form of the MLSSA included 52 items, distributed over 7 factors: Family, Self, Compared Self, School, Non-violence, Self-efficacy and Friendship. The seven components explained 54% of the total variance. The coefficients of internal consistency were satisfactory for each subscale, as well as for the total scale (α=0,93). Evidences of validity were also obtained through a correlational analysis with a measure of Self-esteem.  O objetivo deste estudo foi desenvolver uma Escala Multidimensional de Satisfação de Vida para Adolescentes (ESMVA). Participaram 425 adolescentes (224 meninos e 201 meninas), com idade média de 16,1 anos (DP=1,2). Os itens foram selecionados por meio de procedimentos de análise de componentes principais, e a versão final da ESMVA contou com 52 itens, distribuídos em sete componentes: Família, Self, Escola, Self Comparado, Não-violência, Auto-eficácia e Amizade. O resultado mostrou uma estrutura que explicou 54% da variância. A análise da consistência interna, medida pelos valores de alfa de Cronbach, foram adequadas para cada uma das subescalas, assim como para a escala total (α = 0,93). Evidências de validade foram obtidas também por meio de correlações com uma medida de auto-estima

Extração de feições em dados imagem com alta dimensão por otimização da distância de Bhattacharyya em um classificador de decisão em árvore

Neste trabalho é investigada uma abordagem para extração de feições baseada na otimização da distância de Bhattacharyya em um classificador hierárquico de estrutura binária. O objetivo é mitigar os efeitos do fenômeno de Hughes na classificação de dados imagem hiper-espectrais. A utilização de um classificador em múltiplo-estágio, analisando um sub-conjunto de classes em cada etapa ao invés do conjunto total, permite modos mais eficientes para extrair as feições mais adequadas em cada etapa do procedimento de classificação. Em uma abordagem de árvore binária, somente duas classes são consideradas em cada etapa, permitindo a implementação da distância de Bhattacharyya como um critério para extração de feições em cada nó da árvore. Experimentos foram realizados utilizando dados imagem do sensor AVIRIS. A performance da metodologia proposta é comparada com métodos tradicionais para extração e seleção de feições

Aplicação de métodos multivariados no estudo de telefacilidades

Resumo não disponíve

Development and preliminary validation of a multidimensional life satisfaction scale for adolescents

O objetivo deste estudo foi desenvolver uma Escala Multidimensional de Satisfação de Vida para Adolescentes (ESMVA). Participaram 425 adolescentes (224 meninos e 201 meninas), com idade média de 16,1 anos (DP=1,2). Os itens foram selecionados por meio de procedimentos de análise de componentes principais, e a versão final da ESMVA contou com 52 itens, distribuídos em sete componentes: Família, Self, Escola, Self Comparado, Não-violência, Auto-eficácia e Amizade. O resultado mostrou uma estrutura que explicou 54% da variância. A análise da consistência interna, medida pelos valores de alfa de Cronbach, foram adequadas para cada uma das subescalas, assim como para a escala total (α = 0,93). Evidências de validade foram obtidas também por meio de correlações com uma medida de auto-estima.The purpose of this study was to develop a Multidimensional Life Satisfaction Scale for Adolescents (MLSSA). Participants were 425 adolescents (224 boys and 201 girls) with a mean age of 16,1 years (SD=1,2) attending schools in the city of Santa Maria/RS. Items selection occurred on basis of the results from principal components analysis, and the final form of the MLSSA included 52 items, distributed over 7 factors: Family, Self, Compared Self, School, Non-violence, Self-efficacy and Friendship. The seven components explained 54% of the total variance. The coefficients of internal consistency were satisfactory for each subscale, as well as for the total scale (α=0,93). Evidences of validity were also obtained through a correlational analysis with a measure of Self-esteem

Development and preliminary validation of a multidimensional life satisfaction scale for adolescents

O objetivo deste estudo foi desenvolver uma Escala Multidimensional de Satisfação de Vida para Adolescentes (ESMVA). Participaram 425 adolescentes (224 meninos e 201 meninas), com idade média de 16,1 anos (DP=1,2). Os itens foram selecionados por meio de procedimentos de análise de componentes principais, e a versão final da ESMVA contou com 52 itens, distribuídos em sete componentes: Família, Self, Escola, Self Comparado, Não-violência, Auto-eficácia e Amizade. O resultado mostrou uma estrutura que explicou 54% da variância. A análise da consistência interna, medida pelos valores de alfa de Cronbach, foram adequadas para cada uma das subescalas, assim como para a escala total (α = 0,93). Evidências de validade foram obtidas também por meio de correlações com uma medida de auto-estima.The purpose of this study was to develop a Multidimensional Life Satisfaction Scale for Adolescents (MLSSA). Participants were 425 adolescents (224 boys and 201 girls) with a mean age of 16,1 years (SD=1,2) attending schools in the city of Santa Maria/RS. Items selection occurred on basis of the results from principal components analysis, and the final form of the MLSSA included 52 items, distributed over 7 factors: Family, Self, Compared Self, School, Non-violence, Self-efficacy and Friendship. The seven components explained 54% of the total variance. The coefficients of internal consistency were satisfactory for each subscale, as well as for the total scale (α=0,93). Evidences of validity were also obtained through a correlational analysis with a measure of Self-esteem