Graduando

UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO
CENTRO DE CIÊNCIAS AGRÁRIAS
DEPARTAMENTO DE COMPUTAÇÃO

ROBSON DE SOUZA MELO

TRABALHO 02 – MINERAÇÃO DE DADOS
Classificação

Prof: Bruno Vilela

ALEGRE
2014

TRABALHO 02 – MINERAÇÃO DE DADOS - Classificação

Robson de Souza melo
Universidade Federal do Espirito Santo
Resumo
Este trabalho se baseia na análise da base de dados banknote authentication Data, esta base de dados tem 4 atributos e 1372 instâncias, na qual é utilizada para classificar notas de dinheiro falsa através de algumas características destas notas como:
Variancia_imagem, Assimetria_imagem, Curtose_imagem, Entropia_imagem. O objetivo da base de dados é conseguir identificar notas falsas através destas características. Além disto será realizado um estudo estatísticos sobre cada uma de suas variáveis, visando descobrir padrões e o comportamento de cada uma, Para melhor analisar a classificação serão utilizados os programas “R” e “WEKA” para auxiliar na produção dos gráficos e histogramas presentes neste trabalho. A base de dados foi obtida na internet, estando aberta a todos.

1. Apresentação da base de dados:
Os tópicos a seguir servirão para descrever a base de dados em questão, que é usada na área bancária, visando identificar notas falsas.
a. Características:
Os dados foram extraídos a partir de imagens que foram tiradas a partir de amostras de notas-como verdadeiros e falsos. Para a digitalização, foi utilizada uma câmera industrial normalmente usados para a inspeção de impressão. As imagens finais têm 400x 400 pixels. Devido à lente de objeto e a distância para o objeto investigado em escala de cinza, fotos com uma resolução de cerca de 660 dpi foram obtidas. Forma
Transformada utilizando a ferramenta Wavelet que serve para extrair características de imagens. A base de dados conta com 1.372 instâncias.
Dono de banco de dados: Volker Lohweg (Universidade de Ciências Aplicadas,
Ostwestfalen-Lippe).
Doador de banco