Avaliação de Desempenho de Técnicas de redução de dimensionalidade para projeções multidimensionais

UNIVERSIDADE FEDERAL DE VIC
¸ OSA
´
CAMPUS RIO PARANAIBA

BRUNO RIBEIRO SANDRONI

˜ DE DESEMPENDO DE TECNICAS
´
AVALIAC
¸ AO
DE
˜
˜
REDUC
¸ AO DE DIMENSIONALIDADE PARA GERAC
¸ AO
˜
DE PROJEC
¸ OES
MULTIDIMENSIONAIS

RIO PARANA´IBA
2013

BRUNO RIBEIRO SANDRONI

˜ DE DESEMPENHO DE TECNICAS
´
˜ DE
AVALIAC
¸ AO
DE REDUC
¸ AO
˜ DE PROJEC
˜
DIMENSIONALIDADE PARA GERAC
¸ AO
¸ OES
MULTIDIMENSIONAIS

Relat´orio Final, apresentado `a Universidade
Federal de Vi¸cosa, como parte das exigi^encias para a aprova¸ca˜o na disciplina Trabalho de
Conclus˜ao de Curso I.

Orientador(a): T´acito Trindade de Ara´ ujo Tiburtino Neves
Co–orientador(a): Maycon Leone Maciel Peixoto

RIO PARANA´IBA
2013

Resumo

A tecnologia dos dias atuais permite um grande armazenamento de dados, mas a explora¸c˜ao e entendimento da informa¸ca˜o contida nos dados ´e um grande desafio, n˜ao somente pela quantidade, mas tamb´em pela complexidade dos dados. Uma a´rea que estuda t´ecnicas de exibi¸ca˜o dos dados ´e a Visualiza¸ca˜o de Informa¸c˜ao. Uma das abordagens que se mostrou eficiente para a visualiza¸c˜ao de grandes e complexos conjuntos de dados, s˜ao t´ecnicas de proje¸c˜ao multidimensionais, que fornecem um alto poder de an´alise dos dados preservando rela¸co˜es de similaridade e correla¸ca˜o dos dados. Para que a proje¸c˜ao de conjuntos de dados com muitos atributos, tamb´em chamados de dimens˜oes, se torne poss´ıvel, ´e necess´ario uma redu¸ca˜o na dimensionalidade dos dados. Um grande obst´aculo dos algoritmos de sele¸ca˜o, ´e equilibrar a complexidade de execu¸ca˜o com a qualidade dos atributos selecionados. Desta forma, este trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho de algoritmos de sele¸ca˜o de atributos para a redu¸ca˜o de dimensionalidade de bases de dados, verificando a interfer^encia de alguns fatores. A metodologia proposta tem como princ´ıpio utilizar t´ecnicas de avalia¸ca˜o de desempenho para identificar as