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A redução da dimensionalidade é a transformação de dados de elevada dimensão numa representação significativa de dimensionalidade reduzida que corresponde à dimensionalidade intrínseca dos dados. O número de variáveis ou atributos de qualquer conjunto de dados afecta, em grande medida, o agrupamento desses dados específicos. Estes atributos afectam diretamente as medidas de dissimilaridade ou de distância, afectando assim a precisão dos dados. Por isso, as técnicas de redução da dimensionalidade podem definitivamente melhorar a agregação. O agrupamento é uma divisão dos dados em grupos de…mehr

Produktbeschreibung
A redução da dimensionalidade é a transformação de dados de elevada dimensão numa representação significativa de dimensionalidade reduzida que corresponde à dimensionalidade intrínseca dos dados. O número de variáveis ou atributos de qualquer conjunto de dados afecta, em grande medida, o agrupamento desses dados específicos. Estes atributos afectam diretamente as medidas de dissimilaridade ou de distância, afectando assim a precisão dos dados. Por isso, as técnicas de redução da dimensionalidade podem definitivamente melhorar a agregação. O agrupamento é uma divisão dos dados em grupos de objectos semelhantes. A representação dos dados por um menor número de grupos perde necessariamente alguns pormenores, mas consegue simplificá-los. A técnica modela os dados pelos seus agrupamentos.
Autorenporträt
A Dra. Juliet Rozario é uma especialista com mais de 14 anos de experiência académica, tendo contribuído de forma consistente para o avanço da investigação, do ensino e das aplicações práticas na sua área. As suas áreas de especialização incluem algoritmos inspirados na natureza, inteligência artificial e técnicas de otimização, que se revelaram fundamentais na resolução de problemas complexos.