ME921 | IMECC - Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica

Nível

Graduação

Nome da disciplina

Métodos em Aprendizado Não-Supervisionado de Máquina

Número de Créditos

Oferecimento

A Critério da Unidade

Pré-requisito

ME310 + ME322 + MA327 ou MA327 + ME322 + ME323

Ementa

Introdução à distribuição normal multivariada. Agrupamentos baseados em distância: agrupamentos hierárquicos e agrupamentos de K-médias. Generalizações de distância. Agrupamentos baseados em modelos. Agrupamentos baseados em densidades. Agrupamentos espectrais. Detecção de anomalias.

Conteúdo / Programa

* Introdução à distribuição normal multivariada - Densidades, elipses e decomposição espectral da matriz de covariância. * Agrupamentos hierárquicos - Dendrogramas - Agrupamento hierárquico aglomerativo - Agrupamento hierárquico divisivo - Determinando ponto de corte no dendrograma * Agrupamentos K-médias - Determinando K - Agrupamentos de K-centróides * Método de silhuetas * Definições de distâncias não-Euclideanas - Distância de Minkowski - Distância de Gower * Escalonamento multidimensional - Escalonamento multidimensional métrico, decomposição espectral - Escalonamento multidimensional não-métrico, algoritmo de Kruskal - Análise de correspondência * Problemas de treino - Desequilíbrio de categorias * Agrupamentos baseados em modelos - Algoritmo EM - Mistura de normais * Agrupamento baseado em densidades - Funções radiais - Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) * Agrupamento espectral - Agrupamentos baseados em grafos * Detecção não-supervisionada de anomalias * Introdução a agrupamentos de dados funcionais - Representação de curvas em funções bases - Agrupamento baseado em profundidade

Referência Bibliográfica

B. S. Everitt, S. Landau, M. Leese e D. Stahl. Cluster Analysis, 5th edition. John Wiley & Sons, 2011. C. Bouveyron, G. Celeux, T. B. Murphy and A. E. Raftery. Model-Based Clustering and Classification for Data Science: With Applications in R, 1st Edition. Cambridge, 2019. T. F. Cox and M. A. Cox. Multidimensional scaling. Chapman and Hall/CRC, 2000. B. Everitt and T. Hothorn. An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R. Springer, 2011. A. J. Izenman. Modern Multivariate Statistical Techniques. Springer, 2008.

Forma de Avaliação

Por nota e frequência