Aula 4 (Módulo III)

28 Maio 2019, 11:00 • Pedro Cristiano Santos Martins da Silva

Análise classificatória: introdução, motivação e conceitos gerais.  Métricas de (dis)semelhança para dados quantitativos  (distâncias de Minkoswki e distância euclideiana generalizada incluindo a distÂncia de Mahalanobis) e para dados binários (concordância simples e de Jacard). Algorítmo genérico de classificação hierárquica aglomerativa e dendrograma. Matriz de distâncias cofenéticas, diagrama de Sheppard e coeficientes de correlação cofenética de Pearson e Spearman. Métodos hierárquicos monótonos e não monótonos (i.e., com inversões). Método do vizinho mais próximo (single-linkage), do vizinho mais afastado (complete-linkage), das distâncias médias entre grupos (average), do centroide, da mediana. Métodos hierárquicos via a fórmula de Lance-Williams. e