O Departamento de Estatística da Universidade Federal da Bahia convida a todos para prestigiar em seu Ciclo de Palestras o seminário do professor Marcelo Rodrigo Portela Ferreira, do Departamento de Estatística da Universidade Federal da Paraíba.

Agrupamento baseado em kernel com ponderação automática das variáveis

Apresentador: Marcelo Rodrigo Portela Ferreira

Resumo

Neste trabalho, propomos métodos de agrupamento baseados em funções kernel com ponderação automática das variáveis através de distâncias adaptativas onde medidas de dissimilaridade são obtidas como somas de distâncias Euclidianas entre padrões e protótipos calculadas individualmente para cada variável através de funções kernel. A principal vantagem da abordagem proposta sobre o métodos de agrupamento baseados em kernel convencionais é a possibilidade do uso de distâncias adaptativas, as quais mudam a cada iteração do algoritmo e podem ser a mesma para todos os grupos ou diferentes de um grupo para outro. Este tipo de medida de dissimilaridade é adequado ao aprendizado dos pesos das variáveis dinamicamente durante o processo de agrupamento, levando a uma melhora do desempenho dos algoritmos. Experimentos com conjuntos de dados simulados e reais mostram a utilidade dos algoritmos propostos e o mérito das ferramentas de interpretação de partições e grupos.

Data e horário

Quarta-feira, 14/09/2016, às 14:30.

Local

Auditório do Instituto de Matemática da UFBA

Minicurrículo do apresentador

Possui graduação em Estatística, mestrado em Estatística e doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco. Atualmente, é Professor Adjunto II do Departamento de Estatística da Universidade Federal da Paraíba (UFPB) com participação no Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional da UFPB. Seus principais temas de interesse incluem: métodos de agrupamento, reconhecimento de padrões e métodos computacionalmente intensivos.

Coordenador

Rodrigo de Souza Bulhões