Dados do Trabalho
Título
AGRUPAMENTO HARD BASEADO EM KERNEL COM PONDERAÇAO AUTOMATICA DAS VARIAVEIS VIA DISTANCIAS ADAPTATIVAS PARA DADOS SIMBOLICOS DO TIPO INTERVALO
Resumo
Este trabalho apresenta métodos de agrupamento hard baseado em kernel para dados intervalares, tomando como base distâncias adaptativas, que são obtidas como somas de distâncias euclidianas quadradas entre as observações e os protótipos, calculadas individualmente para cada variável e para cada grupo, através de funções de Kernel. A vantagem dessa abordagem sobre a abordagem convencional dos agrupamentos baseados em Kernel consiste na atribuição de pesos as variáveis durante o processo de agrupamento, de modo a diferenciar a relevância das mesmas para a construção dos grupos e consequentemente obter melhores resultados.
Palavras-chave
Agrupamento; Funções de Kernel; distâncias adaptativas;
Área
Dados Funcionais, Dados em Alta Dimensão e Aprendizado Estatístico de Máquinas
Autores
José Nataniel Andrade de Sá