Resultados com os Dados Artificiais

Conforme esperado, o seletor de características baseado em distância nebulosa selecionou as características 5 e 6 em todos os 100 esperimentos. Já o algoritmo de seleção com o desempenho do classificador freqüentemente selecionou as características 1 e 2, mas várias outras combinações de características também foram selecionadas. A tabela 3.1 detalha quantas vezes cada par de características foram selecionados quando foi utilizado o desempenho do classificador como função critério.

Características selecionadas utilizando o desempenho do classificador como função critério.

Características	Freqüência
1 2	13
1 3	5
1 4	4
1 5	6
2 5	6
3 5	10
4 5	6
5 6	50

Na tabela 3.2 estão as métias da taxa de acerto dos classificadores utilizando os conjuntos de características selecionados. Nos experimentos com os classificadores sem interseção entre o conjunto de treinamento e o de testes, foram utilizados 67 padrões no treinamento e 33 na fase de testes.

Porcentagem de classificação correta dos dois classificadores usando o conjunto de características selecionado com os dois critérios após 100 experimentos de seleção de características. 5pt

	$DP^{1}$	$DP^{2}$	$Knn^{1}$	$Knn^{2}$
CR	63.15 %	83.71 %	95.56 %	89.47 %
FD	63.43 %	81.26 %	100.00 %	95.07 %

A notação utilizada se encontra na tabela 3.4.

Para fornecer informações mais precisas sobre os resultados obtidos, criamos a tabela 3.3. Nessa tabela, é mostrado o desvio padrão dos resultados de classificação obtidos em nossos testes.

Desvio padrão dos resultados mostrados na tabela 3.2. 5pt

	$DP^{1}$	$DP^{2}$	$Knn^{1}$	$Knn^{2}$
CR	8.40 %	8.69 %	6.67 %	11.25 %
FD	7.46 %	10.47 %	0.05 %	3.14 %

A notação utilizada se encontra na tabela 3.4.