Seleção de características apoiada por mineração visual de dados / Feature selection supported by visual data mining
AUTOR(ES)
Glenda Michele Botelho
DATA DE PUBLICAÇÃO
2011
RESUMO
Devido ao crescimento do volume de imagens e, consequentemente, da grande quantidade e complexidade das características que as representam, surge a necessidade de selecionar características mais relevantes que minimizam os problemas causados pela alta dimensionalidade e correlação e que melhoram a eficiência e a eficácia das atividades que utilizarão o conjunto de dados. Existem diversos métodos tradicionais de seleção que se baseiam em análises estatísticas dos dados ou em redes neurais artificiais. Este trabalho propõe a inclusão de técnicas de mineração visual de dados, particularmente, projeção de dados multidimensionais, para apoiar o processo de seleção. Projeção de dados busca mapear dados de um espaço m-dimensional em um espaço p-dimensional, p agrupamento clustering feature selection multidimensional data projection projeção de dados multidimensionais salience selection seleção de características seleção por saliência silhueta siulhouette
ASSUNTO(S)
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