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

Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2012.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