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Dissertação

Time series data imputation - Comparison of Dynamic Time Warping with Needleman-Wunsch algorithm EVALUATED

Detalhes: Os algoritmos de aprendizagem automática estão a ser desenvolvidos e aplicados a dados que ajudam a população nas suas necessidades diárias. Estes algoritmos trazem muitos benefícios a diferentes áreas e possibilitam análises preditivas, formação de grupos de classes (clustering) e classiﬁcação dos dados. Podem ser usados, por exemplo, em bases de dados médicas para facilitar o diagnóstico e o tratamento de um paciente. Em relação à eﬁciência destes algoritmos, existe uma preocupação acrescida no que se refere a valores em falta nos dados. Os algoritmos que existem não estão preparados para lidar com a falta destes dados, pelo que existe a necessidade de se abordar este tema. Assim, neste trabalho, pretende-se comparar dois algoritmos de imputação de dados que poderão ser usados para completar os dados em falta. Os algoritmos usados são o Dynamic Time Warping e Needleman-Wunsch. Veriﬁcou-se que estes dois algoritmos são capazes de preencher os dados em falta, onde o Dynamic Time Warping se revelou mais preciso, enquanto que o Needleman-Wunsch se revelou mais rápido. Com este trabalho também se veriﬁcou que estes dois algoritmos podem ser testados em mais profundidade devido ao seu potencial para preencher os dados em falta. Também são feitas sugestões para melhorar alguns pontos menos positivos em relação à performance dos mesmos.
Keywords: Aprendizagem automática, data mining, valores em falta, Dynamic Time Warping, Needleman-Wunsch

Discussão: novembro 22, 2019, 17:30