Título: Supervised Distance Preserving Projections para dados intervalares

Data: 19/04/2018

Horário: 13:00h

Local: Hall do Centro de Ciências - Bloco 902

Resumo:

Redução de dimensionalidade é um campo de aprendizagem de máquina que pode melhorar a visualização e manipulação dos dados, além de que em muitas situações beneficia o desempenho de algoritmos de classificação, regressão e clusterização. Existem muitos métodos que realizam essa tarefa, porém pouco se é estudado quando o conjunto de dados é intervalar, o que pode ser comumente encontrado, muitas vezes dados na forma clássica não representam bem o problema. Seguindo essa linha, este trabalho generaliza o Supervised Distance Preserving Projections para dados intervalares.

Banca:

• Prof. Dr. João Paulo Pordeus Gomes (MDCC/UFC - Orientador)
• Prof. Dr. João Fernando Lima Alcântara (MDCC/UFC)
• Prof. Dr. César Lincoln Cavalcante Mattos (IFCE)