Análise de agrupamentos para dados espectrais

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: Silva, João Pedro Alvarenga Ramos da
• Orientador(a): Andrade Filho, Mário de Castro
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de São Carlos; Câmpus São Carlos
• Programa de Pós-Graduação: Programa Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEs
• Palavras-chave em Português: Espectroscopia; Dados funcionais; Raman
• Área do conhecimento CNPq: CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICA::ANALISE::ANALISE FUNCIONAL; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA::ESTATISTICA::ANALISE DE DADOS
• Link de acesso: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/19966

Spectroscopy is the study that uses techniques to measure the spectrum of electromagnetic radiation, including visible light and radiofrequency, where we search for information such as chemical composition, temperature, density, mass, distance, luminosity, and relative motion using displacement measurements. In the case of Raman spectroscopy, we use a light diffusion process to obtain additional information about vibrations that increase the understanding of the fundamental molecular structure. These methodologies provide a diversity of data, which will be modeled and analyzed using statistical and machine learning techniques. The spectroscopy data show high dimensionality and a strong presence of outliers that cause difficulties in clustering due to false positives in discovering new clusters. For the study, a review of the literature on methods for grouping spectroscopy data that do not vary with time will be made. Thus, comparing models with the existing ones, and applying it to real data and simulated data.