Uma abordagem Multi-objetiva Híbrida para Seleção e Atribuição de Pesos a Características para Classificadores k-NN - Madeiro, Salomão S.; Souza, Joás E.; Bastos Filho, Carmelo J. A.; Oliveira, Adriano L. I. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2009)
Seleção e atribuição de pesos às características de um classificador como o k-Nearest Neighbor (k-NN) influenciam diretamente o desempenho do classificador. A seleção manual pode se tornar inviável para bases de dados com uma grande quantidade de características (e.g. 100 características). Neste trabalho, é proposta uma nova abordagem para seleção de características por meio de um processo baseado em um algoritmo de inteligência de enxames multi-objetivo e mutação guiada. Para a atribuição de pesos é usada a técnica Cross-Searching Strategy Multi-Objective Particle Swarm Optimization (CSS-MOPSO). Os resultados obtidos nas simulações demonstram que a abordagem proposta neste trabalho é capaz de melhorar a precisão de um classificador k-NN em relação a outras abordagens propostas anteriormente.