Método de representação espacial de Clustering

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2006
Autor(a) principal: Pinheiro, Luciane Cristina
Orientador(a): Vaz, Maria Salete Marcon Gomes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/4289
Resumo: Orientadora: Maria Salete Marcon Gomes Vaz
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaVaz, Maria Salete Marcon GomesPinheiro, Luciane Cristina2024-10-21T20:14:51Z2024-10-21T20:14:51Z2006https://hdl.handle.net/1884/4289Orientadora: Maria Salete Marcon Gomes VazInclui apêndiceDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática. Defesa: Curitiba, 2006Inclui bibliografia e anexoResumo: Os Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados Espaciais (SGBDE) estão crescendo de acordo com as necessidades do mercado. Esta evolução está presente desde a inclusão dos primeiros aspectos para armazenamento de dados na forma espacial, até funções mais complexas tais como achar o envoltório de um conjunto de pontos e a distância entre um ponto e uma linha. Apesar da crescente evolução, muitas funcionalidades ainda estão por ser inseridas nestes SGBDE. Uma das funcionalidades em estudo é aquela que detecta aglomerado ou agrupamentos (clusters) de dados espaciais. Clustering de dados é uma tarefa não trivial, que está sendo estudada há anos em diversas áreas, visando descobrir padrões em dados. Esta dissertação propõe um método que viabiliza esta nova funcionalidade através da detecção de cluster. O método criado tem como entrada dados do tipo ponto em um determinado período de tempo. As saídas são pontos agrupados que estão dispostos espacialmente e temporalmente. O método visou criar os primeiros passos para o desenvolvimento de uma função de cluster. Este método terá aplicações nas diversas áreas, como a meteorologia, biologia ou qualquer área em que se almeja descobrir padrões de dados baseados em similaridade.Abstract: The Spatial Data Base Management Systems (SDBMS) are growing in accordance with the necessities of the market. This evolution is present since the inclusion of the first aspects for storage of data in the space form, until functions more complex such as to find convex hull of a collection of points and distance between a point and a line. Despite the increasing evolution, much functionality still is for being inserted in these SGBDE. One of the functionalities in study is that one that detects accumulations or groupings (clusters) of space data.. Clustering of data is a not trivial task, that is being studied has years in diverse areas, aiming at to discover standards not waited in data. This dissertation considers a method that makes possible this new functionality through the detention of cluster. The method bred has as input given of the type point in one determined period of time. The output are grouped points that are made use space and secularly. The method aimed at to create the first steps for the development of a function of cluster. This method will have applications in the diverse areas, as meteorology, biology or any area where if it longs for to discover standards of data based on similarity.123f. : il. algumas color., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalInformáticaSistemas miltimidiaSistemas de recuperação da informaçãoAnalise por conglomeradosCiência da ComputaçãoMétodo de representação espacial de Clusteringinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALDissertacao_Luciane_oficial.pdfapplication/pdf1914492https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/4289/1/Dissertacao_Luciane_oficial.pdfb413e6e612fc5f72719cd5f9d37ca69fMD51open accessTEXTDissertacao_Luciane_oficial.pdf.txtExtracted Texttext/plain226658https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/4289/2/Dissertacao_Luciane_oficial.pdf.txt6e58ad8540b293e29880a0c41e7ec6b1MD52open accessTHUMBNAILDissertacao_Luciane_oficial.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1273https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/4289/3/Dissertacao_Luciane_oficial.pdf.jpgbfd538cef41bec53940b36602d14de05MD53open access1884/42892024-10-21 17:14:51.447open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/4289Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082024-10-21T20:14:51Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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