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\title{Relatório de trabalho prático \\ Métodos Estatísticos \\ Análise de Discriminantes}
\author{João Paulo Pizani Flor \\ Mauricio Oliveira Haensch}
\date{\today}


\begin{document}
\maketitle
\thispagestyle{empty}
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\section{Introdução}
    \paragraph{}
    Para o módulo de métodos estatísticos da disciplina, o terceiro trabalho prático tem como objetivo realizar dois conjuntos de análise de discriminantes sobre conjuntos de dados já disponibilizados (iris, câncer, entre outros). A descrição disponibilizada na página da disciplina pode ser encontrada abaixo:

    \paragraph{}
    Tome um conjunto de quatro sets de dados, dentre esses:
    \begin{itemize}
    \item Os dados da flor do gênero iris, disponíveis na página;
    \item Os dados de câncer cerebral (gliomas);
    \item Outros dois conjuntos quaisquer.
    \end{itemize}

    \paragraph{}
    Realize dois conjuntos de Análise de Discriminantes sobre esses sets de dados:
    \begin{itemize}
    \item Um deles buscando uma variável discriminatória para divisão em apenas dois grupos;
    \item Outra multigrupos, buscando o conjunto de funções discriminatórias;
    \item No último caso, utilize apenas metade dos dados para a AD, utilizando então as funções geradas para classificar os dados restantes. Verifique a acurácia de sua classificação.
    \end{itemize}

    \paragraph{}
    Observação adicional: NÃO é necessário implementar os métodos acima. Basta usar um dos pacotes estatísticos disponíveis e especificar que software usou e mostrar os resultados. 

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\section{Ferramentas utilizadas}
    \paragraph{}
%     A linguagem utilizada para implementação do programa era de livre escolha dos alunos, assim como outras ferramentas que pudessem ser utilizadas para representação gráfica dos padrões, por exemplo. As ferramentas escolhidas para a implementação do trabalho foram:
% 
%     \begin{description}
% 	\item[Linguagem de programação - Python:] Escolhida por ser uma linguagem já bem conhecida pela equipe, que está sendo utilizada para todos os trabalhos práticos até então. Conta com boas bibliotecas e documentação, além de agilizar o desenvolvimento.
%     \end{description}


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\section{Alguns resultados}
    \paragraph{}
%     Para este trabalho, é possível carregar um conjunto de dados separados por vírgulas (.csv) para que seja utilizado para o algoritmo de K-Médias, com \textit{k} sendo um valor passado pelo usuário. Os dados de entrada a serem carregados devem seguir o padrão demonstrado abaixo, com um caso por linha, com os valores dos atributos podendo ser inteiros ou ponto flutuante:
    
%     \begin{figure}[h!]
% 	\begin{center}
% 	    \includegraphics[width=0.8\textwidth]{imgs/nao_classificados.png}
% 	\end{center}
% 	\caption{Dados carregados, antes da classificação.}
% 	\label{fig:nao_classificados}
%     \end{figure}

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\section{Referências}

%   \begin{itemize}
%     \item Python - \url{http://www.python.org/}
%     \item Qt - \url{http://doc.qt.nokia.com/}
%     \item pyQt - \url{http://www.riverbankcomputing.co.uk/software/pyqt/intro}
%     \item Numpy - \url{http://numpy.scipy.org/}
%   \end{itemize}

\end{document}
