Combinando regressão linear clusterwise e k-means com ponderação automática das variáveis explicativas

• Ano de defesa: 2017
• Autor(a) principal: SILVA, Ricardo Azevedo Moreira da
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco; UFPE; Brasil; Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Regressão linear
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/26011

Este trabalho propõe um método de regressão linear do tipo clusterwise cujo objetivo é fornecer modelos de regressão linear baseados em grupos homogêneos de observações em relação às variáveis explicativas e que são bem ajustados em relação à variável de resposta. Para atingir esse objetivo, este método combina o método regressão linear do tipo clusterwise padrão e o método de agrupamento K-means com a ponderação automática das variáveis explicativas. Os pesos das variáveis explicativas mudam em cada iteração do algoritmo e são diferentes de uma variável para outra. Assim, este método é capaz de selecionar as variáveis relevantes na busca por clusters homogêneos em relação às variáveis explicativas. Por fim, uma vez que ele aprende simultaneamente um protótipo de grupo e um modelo de regressão linear para cada cluster, ele é capaz de atribuir um modelo de regressão apropriado para uma observação desconhecida com base na sua descrição através de suas variáveis explicativas. Experimentos com conjuntos de dados sintéticos e reais corroboram a utilidade do método proposto.