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Este trabalho apresenta uma modificação no processo de ajuste de modelos de Support Vector Machine – SVM, sendo aplicados para classificar o grau da doença Ceratocone, que atinge e causa deformidade na córnea humana. O método SVM Correlacionado sugere a introdução de uma pré-fase de ajuste, introduzindo uma constante reguladora baseada no coeficiente de correlação das variáveis K central, KISA, coeficiente de variação, densidade e Hexagonalidade em relação à variável Grau da doença. Os dados foram coletados em exames clínicos e ao todo somam 45 pacientes com nível 1 ou 2 da doença. Os resultados obtidos pelo método SVM Correlacionado apresentaram 100% de acerto nas classificações dos graus dos pacientes, contra 88,89% de acerto obtido pelo método Discriminante Linear de Fisher, demonstrando a eficiência e robustez do método SVM Correlacionado.

Support Vector Machine; coeficiente de correlação; Ceratocone; classificação.