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Aplicação de métodos de redução de dimensionalidade não lineares em classificadores paramétricos e não paramétricos
(Universidade Federal de São Carlos, 2023-12-04)
Much of the data collected and used in machine learning applications is structured in high-dimensional spaces. Images, text documents and sensor data are some examples of data collected all the time, and whose number of ...
Análise e aplicações do algoritmo UMAP para classificação e redução de dimensionalidade de conjuntos de dados com múltiplas variáveis
(Universidade Federal de São Carlos, 2023-03-29)
Through many real-life applications, gathering information through real instruments subject to noise and imperfections tends to generate datasets where the number of observed variables and components easily exceeds a number ...
Agrupamento em conjunto de dados com múltiplos atributos via redução de dimensionalidade e detecção de comunidades
(Universidade Federal de São Carlos, 2023-02-01)
This work falls within the field of Machine Learning and focuses on the challenge of Clustering in datasets with multiple variables. Addressing the issue of the Curse of Dimensionality, a common difficulty in high-dimensional ...