- Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork0
📈 Redução de dimensionalidade usando SVD e Mínimos Quadrados Alternados em dados da ONU
danielshz/svd-dimensionality-reduction
Folders and files
Name | Name | Last commit message | Last commit date | |
---|---|---|---|---|
Repository files navigation
O projeto consiste em aplicar os métodos de fatoração de matrizes Mínimos Quadrados Alternados e SVD em dados de votações da Organização das Nações Unidas (ONU), com o intuito de visualizar a proximidade dos países, podendo agrupá-los caso haja alguma divisão notória.
Desse modo, o principal tema desse trabalho é a redução de dimensionalidade que se trata da transformação de dados que se encontram num espaço dimensional alto para dados em dimensões mais baixas. Essas transformações são feitas, pois as representações em dimensões menores podem conter diversas propriedades e revelar informações significativas do dado original, que podem ser investigadas em processos de clusterização e visualização de dados que são viáveis devido à essa manipulação.
Para mais detalhes teóricos acesse o relatórioclicando aqui.
Para executar o projeto você precisará ter instaladas as seguintes ferramentas:
- Julia (1.9.4)
Abra o ambiente Julia
Abra o seu ambiente Julia, seja através da linha de comando ou do ambiente de desenvolvimento que estiver utilizando.
Acesse o modo de gerenciamento de pacotes
Digite o caractere de escape
]
no prompt do Julia para acessar o modo de gerenciamento de pacotes. Isso deve mudar o prompt para indicar que você está no modo de gerenciamento de pacotes.julia> ]
Instale os pacotes desejados
Para cada pacote listado abaixo
- LinearAlgebra
- Plots
- Random
- CSV
- DataFrames
- Clustering
Digite o seguinte comando para instalá-lo:
pkg> add NomeDoPacote
About
📈 Redução de dimensionalidade usando SVD e Mínimos Quadrados Alternados em dados da ONU
Topics
Resources
Uh oh!
There was an error while loading.Please reload this page.