@MASTERSTHESIS{ 2017:288796196,
 	title = {Métodos multivariados aplicados para classificação de azeite de oliva extra virgem},
 	year = {2017},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7246",
 	abstract = "Metabonômica é uma estratégia que baseia- se na identificação de padrões de um determinado problema biológico, por meio da obtenção de dados espectroscópicos/espectrométricos de um dado biofluido, o uso da estatística para extração dessas informações contribui significativamente para realização de classificações de grupos. Desse modo, o presente trabalho objetivou-se ao uso da estratégia metabonômica, baseados em espectros de ressonância magnética nuclear de hidrogênio (RMN 1H) e técnicas estatísticas multivariadas de agrupamento (Análise de Componentes Principais (PCA), Agrupamento Fuzzy) de amostras de azeite de oliva extra virgem. Utilizou-se 40 amostras de azeite de oliva extra virgem para este estudo. A partir da matriz de dados espectrais, utilizou-se o pré-processamento normalização pela soma, nas amostras. A partir da PCA, 99,1% da variância explicada utilizando dois componentes apenas, não foi possível observar agrupamentos naturais dos dados. Com a aplicação do agrupamento Fuzzy, constatou-se que houve distinção dos grupos em orgânico e comum, obtendo 65% de confiança. A validação feita pelo índice da silhueta, que apresentou 𝑆(𝑖) de 0,73, demonstrado que o agrupamento adotado apresenta força e critério de distinção adequados. Desse modo, o método de agrupamento Fuzzy foi o mais indicado para a construção de um modelo de classificação de amostras de azeite extra virgem, distinguindo seus diferentes modos de produção, orgânico e comum.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}