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