Banca de QUALIFICAÇÃO: WILTER DA SILVA DIAS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: WILTER DA SILVA DIAS
DATA: 11/12/2019
HORA: 09:30
LOCAL: Departamento de Estatística
TÍTULO: Modelo de Segmentação Clusterwise com Protótipos Híbridos
PALAVRAS-CHAVES: Regressão, Clustering, Aprendizagem de Máquina, Segmentação.
PÁGINAS: 40
RESUMO: A regressão clusterwise é uma técnica útil quando os dados apresentam heterogeneidade. O objetivo é identificar tanto a partição dos dados em um número previamente especificado de clusters e os modelos de aprendizagem correspondentes, um para cada. cluster. Os modelos em cada cluster podem ser vistos como um modelo de mistura que utiliza estimação de uma parcela da função objetivo. De um ponto de vista da análise exploratória de dados, a regressão clusterwise pode ser vista como uma combinação de análise de regressão e agrupamento visando uma segmentação dos dados de modo que um conjunto de modelos irá apresentar a melhor maneira de compreender o fenômeno em estudo.O método proposto, chamado de modelo de segmentação clusterwise com protótipos híbridos, combina métodos de regressão linear e não linear paramétricos, e métodos de regressão não paramétricos, algoritmos de aprendizagem de máquina e o método k-means, escolhendo o melhor modelo que minimize uma função objetivo.Também investiga-se-á a capacidade preditiva do modelo proposto em estimar novas observações.
MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1552220 - EUFRASIO DE ANDRADE LIMA NETO
Interno - 1222560 - PEDRO RAFAEL DINIZ MARINHO
Externo ao Programa - 3089218 - TELMO DE MENEZES E SILVA FILHO