Mineração de Dados Via Máquina de Vetores Suporte com Suavização Hiperbólica

Este trabalho é destinado a mostrar o processo de Mineração de Dados com enfoque no principal processo de mineração que é a classificação dos dados. Mostra todas as etapas do processo de mineração, apresentando em cada uma delas as principais características e técnicas aplicadas. Dentro do processo de classificação, é apresentada uma nova abordagem para a resolução do problema linear de Máquina de Vetor Suporte (SVM) como parte de um fluxo no processo de Mineração de Dados. O modelo matemático considerado conduz a uma formulação que tem uma característica significante, de ser não-diferenciável. Para superar esta dificuldade, o método de resolução proposto adota uma estratégia de suavização usando uma função suavizadora especial pertencente à classe de funções C", a Suavização Hiperbólica. A solução final é obtida através da resolução de ma sequência de subproblemas de otimização diferenciáveis irrestritos, definidos em um espaço com dimensão pequena, que gradativamente se aproximam do problema original. A utilização dessa técnica, denominada Suavização Hiperbólica, permite superar as principais dificuldades presentes no problema original. Um algoritmo simplificado contendo somente o essencial do método é apresentado e os resultados computacionais são comparados ao mais conhecido software de classificação via SVM, o SVMLight.