Algoritmo das Projeções Sucessivas Para Seleção de ... - PPGQ

Capítulo VI. Classificação de solos brasileiros
freqüentes para todas as amostras e em todos os níveis de significância do teste-F.
Os resultados apresentados pelos modelos SIMCA condizem com aqueles obtidos
pela PCA. De fato, uma grande dispersão e sobreposição das classes de solos são
observadas nas Figuras 6.7 e 6.8, o que leva a um número maior de erros do
Tipo II.
6.6.1.2. Modelos GA-LDA, SW-LDA e SPA-LDA
Entre os três algoritmos de seleção de variáveis avaliados, o GA foi aquele
que apresentou o número maior de variáveis (12) e erros de classificação para o
conjunto Teste (11 de 37 amostras foram incorretamente classificadas).
Para o SW-LDA, sete valores de limiar foram testados, conforme descrito na
seção 6.5.4. Cinco comprimentos de onda foram selecionados e o limiar escolhido,
baseado no número menor de erros para o conjunto de validação, foi 0,1. O modelo
LDA resultante com as cinco variáveis selecionadas apresentou seis erros para o
conjunto de teste.
Com o SPA-LDA, cinco variáveis foram também selecionadas, conforme o
gráfico de scree apresentado na Figura 6.9.
Figura 6.9. Gráfico de scree obtido pelo SPA-LDA para os espectros LIBS de solos brasileiros.
Os cinco comprimentos de onda selecionados pelo SPA-LDA encontram-se
destacados na Figura 6.10 e Figura 6.11.
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