Investigação de técnicas de classificação hierárquica para problemas de bioinformática

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2008
Autor(a) principal: Costa, Eduardo de Paula
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Aprendizado de máquina
Bioinformática
Bioinformatics
Classificação hierárquica
Data mining
Hierarchical classification
Machine learning
Mineração de dados
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-09052008-144238/
Resumo: Em Aprendizado de Máquina e Mineração de Dados, muitos dos trabalhos de classificação reportados na literatura envolvem classificação plana (flat classification), em que cada exemplo é associado a uma dentre um conjunto finito (e normalmente pequeno) de classes, todas em um mesmo nível. Entretanto, existem problemas de classificação mais complexos em que as classes a serem preditas podem ser dispostas em uma estrutura hierárquica. Para esses problemas, a utilização de técnicas e conceitos de classificação hierárquica tem se mostrado útil. Uma das linhas de pesquisa com grande potencial para a utilização de tais técnicas é a Bioinformática. Dessa forma, esta dissertação apresenta um estudo envolvendo técnicas de classificação hierárquica aplicadas à predição de classes funcionais de proteínas. No total foram investigados doze algoritmos hierárquicos diferentes, sendo onze deles representantes da abordagem Top-Down, que foi o enfoque da investigação realizada. O outro algoritmo investigado foi o HC4.5, um algoritmo baseado na abordagem Big- Bang. Parte dos algoritmos estudados foram desenvolvidos com base em uma variação da abordagem Top-Down, denominada de Top-Down Ensemble, que foi proposta neste estudo. Alguns do algoritmos baseados nessa nova abordagem apresentaram resultados promissores, superando os resultados dos demais algoritmos. Para avaliação dos resultados, foi utilizada uma medida específica para problemas hierárquicos, denominada taxa de acerto dependente da profundidade. Além dessa, outras três medidas de avaliação foram utilizadas, de modo a comparar os resultados reportados por diferentes medidas
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