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Defesa de Dissertação de Mestrado Nº1.713: "Combinando Regressão Linear Clusterwise e K-Means com Ponderação Automática das Variáveis Explicativas"

O aluno Ricardo Azevedo Moreira da Silva irá defender sua pesquisa no dia 21 de junho, às 14h, no Auditório Início: 21/07/2017 às 14:00 Término: 21/07/2017 às 00:00 Local: Auditório do CIn

Pós-Graduação em Ciência da Computação – UFPE
Defesa de Dissertação de Mestrado Nº 1.713

Aluno: Ricardo Azevedo Moreira da Silva
Orientador: Prof. Francisco de Assis Tenório de Carvalho
Título: Combinando Regressão Linear Clusterwise e K-Means com Ponderação Automática das Variáveis Explicativas
Data: 21/07/2017
Hora/Local: 14h – Centro de Informática – Auditório
Banca Examinadora:
Prof. George Darmiton da Cunha Cavalcanti (UFPE / Centro de Informática)
Prof. Eufrásio de Andrade Lima Neto (UFPB / Departamento de Estatística)
Prof. Francisco de Assis Tenório de Carvalho (UFPE / Centro de Informática)

RESUMO:

Este trabalho propõe um método de regressão linear do tipo clusterwise cujo objetivo é fornecer modelos de regressão linear baseados em grupos homogêneos de observações em relação às variáveis explicativas e que são bem ajustados em relação à variável de resposta. Para atingir esse objetivo, este método combina o método regressão linear do tipo clusterwise padrão e o método de agrupamento K-means com a ponderação automática das variáveis explicativas. Os pesos das variáveis explicativas mudam em cada iteração do algoritmo e são diferentes de uma variável para outra. Assim, este método é capaz de selecionar as variáveis relevantes na busca por clusters homogêneos em relação às variáveis explicativas. Por fim, uma vez que ele aprende simultaneamente um protótipo de grupo e um modelo de regressão linear para cada cluster, ele é capaz de atribuir um modelo de regressão apropriado para uma observação desconhecida com base na sua descrição através de suas variáveis explicativas. Experimentos com conjuntos de dados sintéticos e reais corroboram a utilidade do método proposto.

Palavras-chave: regressão linear, regressão clusterwise, k-means, regressão k-plane, distância adaptativa
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