Período de avaliações (conforme consta do calendário oficial do curso - https://fenix.isa.ulisboa.pt/qubEdu/cursos/cposg.ecracb/lateral/calendario-do-curso). Só havia 6 aulas previstas nesta disciplina, que foram todas leccionadas.

Pausa pedagógica (conforme consta do calendário oficial do curso - https://fenix.isa.ulisboa.pt/qubEdu/cursos/cposg.ecracb/lateral/calendario-do-curso). Só havia 6 aulas previstas nesta disciplina, que foram todas leccionadas.

Pausa pedagógica (conforme consta do calendário oficial do curso - https://fenix.isa.ulisboa.pt/qubEdu/cursos/cposg.ecracb/lateral/calendario-do-curso). Só havia 6 aulas previstas nesta disciplina, que foram todas leccionadas.

Métodos hierárquicos de classificação (conclusão). Métodos não hierarquicos. Comparação de classificações. Resolução de exercícios

Análise classificatória: introdução, medidas de dissemelhança e métodos de classificação hierárquica aglomerativa.

A Análise Discriminante Linear: introdução. O critério e a(s) solução(ões). A qualidade de discriminação dos k-1 eixos disrciminantes. ADL no R: a função "lda" do módulo MASS. Exemplo. Exercício 13 (lobos)  e breve discussão dos exercícios 14 a 17.

Ainda a ACP: outro critério optimizado pelas CPs sobre a matriz de correlações. A Decomposição em Valores Singulares duma matriz genérica. A liagação entre a ACP e a Decomposição em Valores Singulares. Uma abordagem que sintetiza as duas representações da matriz de dados centrada: o biplot. Exemplos no R.

Análise em Componentes Principais: exemplo; propriedades das CPs; ACP sobre a matriz de correlações. Resolução do Exercício 7.

Introdução à disciplina. Introdução às técnicas multivariadas a estudar. revisão de conceitos sobre matrizes. Valores e vectores próprios: definição e propriedades para matrizes simétricas. A decomposição espectral de matrizes simétricas. Uma introdução estatística à Análise em Componentes Principais: o problema e a solução.