Métodos de projeção multidimensional e aplicações
Resumo
Neste artigo apresentaremos técnicas de projeções multidimensionais que podem ser utilizadas para reduzir dados de um espaço de dimensão alta para um espaço visual. Além disso, estudaremos algumas métricas com o objetivo de determinar a qualidade desses métodos de projeção. Diante disso, seremos capazes de entender as principais características dos métodos estudados. E, finalmente, aplicaremos essas técnicas em certos conjuntos de dados para análise dos mesmos.
Referências
E. Tejada, R. Minghim, and L. G. Nonato, “On improved projection techniques to support visual exploration of multi-dimensional data sets,” Information Visualization, vol. 2, no. 4, pp. 218–231, 2003.
F. V. Paulovich, L. G. Nonato, R. Minghim, and H. Levkowitz, “Least square projection: A fast high-precision multidimensional projection technique and its application to document mapping,” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 14, no. 3, pp. 564–575, 2008.
P. Joia, D. Coimbra, J. A. Cuminato, F. V. Paulovich, and L. G. Nonato, “Local affine multidimensional projection,” IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, vol. 17, no. 12, pp. 2563–2571, 2011.
M. Ahmed, R. Seraj, and S. M. S. Islam, “The k-means algorithm: A comprehensive survey and performance evaluation,” Electronics, vol. 9, no. 8, p. 1295, 2020.
I. Borg and P. J. Groenen, Modern multidimensional scaling: Theory and applications. Springer Science & Business Media, 2005.
P. J. Rousseeuw, “Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis,” Journal of computational and applied mathematics, vol. 20, pp. 53–65, 1987.