Algoritmos de agrupamentos fuzzy intervalares e índice de validação para agrupamento de dados simbólicos do tipo intervalo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Moura, Ronildo Pinheiro de Araújo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
BR
UFRN
Programa de Pós-Graduação em Sistemas e Computação
Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Matemática intervalar. Agrupamento de dados. Análise de dados simbólicos. Fuzzy c-Means. Distância intervalar
Interval mathematics. Clustering. Symbolic data analysis. Fuzzy c-Means i-metrics
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Link de acesso: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18111
Resumo: Symbolic Data Analysis (SDA) main aims to provide tools for reducing large databases to extract knowledge and provide techniques to describe the unit of such data in complex units, as such, interval or histogram. The objective of this work is to extend classical clustering methods for symbolic interval data based on interval-based distance. The main advantage of using an interval-based distance for interval-based data lies on the fact that it preserves the underlying imprecision on intervals which is usually lost when real-valued distances are applied. This work includes an approach allow existing indices to be adapted to interval context. The proposed methods with interval-based distances are compared with distances punctual existing literature through experiments with simulated data and real data interval
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