| Processo: | 20/10861-7 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |
| Data de Início da vigência: | 01 de novembro de 2020 |
| Data de Término da vigência: | 31 de outubro de 2021 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Probabilidade e Estatística - Estatística |
| Pesquisador responsável: | Rafael Izbicki |
| Beneficiário: | Luben Miguel Cruz Cabezas |
| Instituição Sede: | Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Filogenia Aprendizado computacional Agrupamento de dados Predição |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | análise de agrupamento | Aprendizado de Máquina | Predição | Analise de agrupamento |
Resumo Métodos de agrupamento tem o objetivo de agrupar observações que possuem propriedades similares. Diversos métodos foram desenvolvidos ao longo dos anos. Uma questão fundamental na prática é como escolher o método a ser utilizado para um determinado banco de dados.Apesar que várias propostas foram feitas para responder essa questão, nenhuma delas foca em metodos de agrupamento hierarquicos, uma vez que esses não levam a uma única partição das observações. Logo, essas técnicas de avaliação não aproveitam a estrutura única dispobinilizada por esses métodos.Neste projeto, propomos uma medida alternativa para comparar algoritmos de agrupamento especifica para métodos hierárquicos.Esta abordagem é baseada na avaliação do poder preditivo de um dado algoritmo através do uso de ferramentas de análise filogenética. | |
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