Modelos de programação matemática para aprendizado não supervisionado e suas aplicações na clusterização de dados de escolas brasileiras

Modelos de programação matemática para aprendizado não supervisionado e suas aplicações na clusterização de dados de escolas brasileiras

A análise de dados educacionais é importante para compreender o desempenho das instituições de ensino e identificar áreas para melhorias. Nesse contexto, a clusterização de dados é um recurso amplamente utilizado, em particular com algoritmos modelados como problemas de programação matemática. Nest...

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Main Authors: Victor Augusto do Carmo Duarte, Erito Marques de Souza Filho
Format: Article
Language:English
Published: Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul (IFRS) 2025-05-01
Series:REMAT
Subjects:
aprendizado não supervisionado
clusterização
programação inteira binária
programação linear inteira mista
dados educacionais brasileiros
Online Access:https://periodicos.ifrs.edu.br/index.php/REMAT/article/view/7421
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