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dc.contributor.advisorOliveira, Roberto Teodoro Gurgel de-
dc.contributor.authorAraújo, Juscelino Pereira de-
dc.date.accessioned2018-12-11T21:55:51Z-
dc.date.available2018-12-11T21:55:51Z-
dc.date.issued2018-10-05-
dc.identifier.citationARAÚJO, Juscelino Pereira de. Análise da taxa de convergência da regra de classificação dos k-vizinhos mais próximos. 2018. 88f. Dissertação (Mestrado em Matemática Aplicada e Estatística) - Centro de Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26313-
dc.description.abstractThe main objective of this work is to analyze the velocity of convergence of k-Nearest Neighbor (kNN) classification rule. Thus the binary classification problem is approached. The main theoretical results are developed, overall Stone Theorem, which guarantees the universal consistency of classification rules with some properties. Specifically the kNN rule is analyzed, mainly its universal consistency. Then restrictive conditions which allow uniform rates of convergence for a family of distributions are presented. Finally, under the mentioned restrictive conditions the order of magnitude of rate of convergence of kNN rule is obtained such that it cross out the need of a bounded space of observations.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectTeoremas de Döringpt_BR
dc.subjectGyörfi e Walkpt_BR
dc.subjectCondições restritivaspt_BR
dc.subjectErro de Bayespt_BR
dc.subjectClassificação bináriapt_BR
dc.titleAnálise da taxa de convergência da regra de classificação dos k-vizinhos mais próximospt_BR
dc.title.alternativeAnalysis of rate of convergence of k-nearest neighbors classification rulept_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM MATEMÁTICA APLICADA E ESTATÍSTICApt_BR
dc.contributor.referees1Pereira, André Gustavo Campos-
dc.contributor.referees2Martins, Allan de Medeiros-
dc.contributor.referees3Simas, Alexandre de Bustamante-
dc.description.resumoO objetivo principal do trabalho é analisar a velocidade de convergência da Regra de Classificação dos k-Vizinhos Mais Próximos (kNN). Assim, o problema da classificação binária é abordado. Os principais resultados teóricos são desenvolvidos, sobretudo o Teorema de Stone, que garante a consistência universal de regras de classificação com determinadas propriedades. Especificamente a regra kNN é analisada, principalmente sua consistência universal. Em seguida, condições restritivas que permitam a obtenção de taxas uniformes de convergência para uma família de distribuições são estudadas. Por fim, sob as mencionadas condições restritivas, a ordem de grandeza da taxa de convergência da regra kNN é obtida de modo a descartar a necessidade de que o espaço das observações seja limitado.pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA APLICADA E ESTATÍSTICApt_BR
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