Classificação de dados espectrais de café utilizando analise de discriminantes via mistura de distribuições

Abstract

Este trabalho tem por objetivo utilizar análise de discriminante via mistura de distribuições para a classificação de grãos de café em intactos ou defeituosos, e classificação dos grãos para o caso em que os grãos defeituosos estão separados por categorias (Danificados por insetos, quebrados, defeitos gerais e defeitos graves). Esse método permite que as matrizes de covariâncias de cada componente possam variar, tanto dentro das classes como entre as classes, tornando o método mais flexível e geral, com essa generalização é possível determinar a parametrização da matriz de covariâncias e qual o número de componentes da mistura _e mais adequado para cada classe. O banco de dados consiste de medidas de absorvância de luz para os grãos intactos e defeituosos captados utilizando a técnica de espectroscopia no infravermelho próximo, variando o comprimento de onda de 500 a 1700 nm. Para a estimação dos parâmetros foi utilizado o algoritmo EM. O pacote estatístico utilizado foi o MCLUST implementado no software R. Além disso, faz parte dessa monografia a identificação dos comprimentos de onda que possuam maior poder discriminatório baseado em um critério de separabilidade.