Li os classificadores algébricos: uma abordagem genérica para validação cruzada rápida, treinamento on-line e paralelo e fiquei impressionado com o desempenho dos algoritmos derivados. No entanto, parece que além de Naive Bayes (e GBMs) não existem muitos algoritmos adaptados à estrutura.
Existem outros trabalhos que trabalharam em diferentes classificadores? (SVMs, florestas aleatórias)
Eu li um pouco o artigo que você mencionou, para mim parece uma construção usando a abordagem da estatística algébrica. Você pode querer dar uma olhada em:
Cencov, Nikolai Nikolaevich. Regras de decisão estatística e inferência ideal. No. 53. American Mathematical Soc., 2000.
Este livro está um pouco desatualizado, uma razão é que não há muitas pessoas interessadas em "aplicações categóricas" hoje em dia, sua impressão original é por volta dos anos 80. Mas quase todos os estudos algébricos modernos em estatística podem ser rastreados até esse título.
Outra introdução muito legível usada no artigo que você mencionou é:
Drton, Mathias, Bernd Sturmfels e Seth Sullivant. Palestras sobre estatística algébrica. Vol. 39. Springer Science & Business Media, 2008.
O artigo que você mencionou na sua pergunta é uma aplicação da construção teórica monóide no problema de classificação, o que parece interessante. Portanto, espero que essas referências ajudem.