Seleção de Features em Conjuntos de Dados de Alta Dimensionalidade : Metodologia para Atividades de Clustering

ISBN-13: 9786139779284 / Portugalski

Marcos de Souza

Opis

Em mineração de dados, a seleção de features é uma tarefa importante na eliminação de features irrelevantes/redundantes do conjunto de dados. Na aprendizagem de máquina não- supervisionada, a seleção de features é considerada ainda mais difícil do que na aprendizagem supervisionada, por não possuir a informação de classe, que possa ser utilizada para a avaliação das features. Muitos métodos de seleção de features na aprendizagem não-supervisionada são propostos na literatura, porém a avaliação do melhor conjunto de features é realizada através de critérios supervisionados, onde as classes são exigidas, o que nem sempre ocorre em um cenário real. Outro problema é que os métodos atribuem scores para cada feature e utilizam números mágicos para escolher as m-melhores features. Assim, neste trabalho é proposta uma metodologia que tentará ajudar especialistas de dados a realizarem a seleção de features em um cenário totalmente não-supervisionado.

O autorze

de Souza, Marcos
Possuo graduação em Ciência da Computação (2014) e pós-graduação em gerenciamento de projetos pela Faculdade dos Guararapes (2016), especialização em engenharia de software pela Universidade de Pernambuco (2016) e mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (2018).