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Seleção de Features em Conjuntos de Dados de Alta Dimensionalidade

Metodologia para Atividades de Clustering

Novas Edições Acadêmicas (2019-04-29 )

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ISBN-13:

978-613-9-77928-4

ISBN-10:
6139779286
EAN:
9786139779284
Book language:
Blurb/Shorttext:
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.
Publishing house:
Novas Edições Acadêmicas
Website:
https://www.nea-edicoes.com
By (author) :
Marcos de Souza
Number of pages:
84
Published on:
2019-04-29
Stock:
Available
Category:
Other
Price:
339.55 HK$
Keywords:
Redução de Dimensionalidade, clustering, aprendizagem de máquina, Seleção de Atributos

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