Classificador Baysiano e Técnica LDA

O Classificador Bayesiano é um método de classificação baseado no Teorema de Bayes, fundamental teoria da probabilidade. Sua ideia principal é usar a probabilidade condicional das classes dado um conjunto de características para realizar a classificação de novos dados. Assim, o classificador utiliza-se da ideia de probabilidade a posteriori, probabilidade condicional quando a observação de um evento relevante é considerado.

Atividades do Trabalho

1. Implementar um classificador Bayesiano em uma base de dados binária (com duas classes) de escolha própria.
2. usar uma base de dados com os atributos já prontos ou escolher uma base de dados na qual a extração de atributos ainda deve ser realizada.
3. A escolha do tipo de Classificador Bayesiano usado deve ser feita de tal forma que a base de dados escolhida obedeça às hipóteses do Classificador Bayesiano usado. Pode-se usar um classificador paramétrico com atributos contínuos Gaussianos ou um classificador não paramétrico com atributos discretos.
4. Classificador paramétrico: a escolha da expressão a ser usada pelo classificador deve ser feita com base nas hipóteses consideradas.
5. Implementar o seguinte classificador: usar a técnica LDA para transformar o vetor de atributos em um só atributo e, em seguida, usar um classificador unidimensional baseado em limiar.
6. Usar validação cruzada K-fold com K=10.
7. O código deve fornecer a acurácia média (taxa de acerto) dos dois classificadores.