Estudo comparativo entre algoritmos de análise de agrupamentos em data mining
| Ano de defesa: | 2004 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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Florianópolis, SC
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| Link de acesso: | http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/87267 |
Resumo: | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação |
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Universidade Federal de Santa CatarinaPrass, Fernando SarturiOgliari, Paulo José2012-10-21T17:23:51Z2012-10-21T17:23:51Z20042004210022http://repositorio.ufsc.br/xmlui/handle/123456789/87267Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da ComputaçãoO objetivo é apresentar um estudo comparativo dos principais modelos de algoritmos de Análise de Agrupamento (Cluster Analysis) existentes na literatura e implementados em softwares, visando o seu uso no processo de descoberta de conhecimentos em grandes bancos de dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). Os algoritmos de Agrupamento são diferenciados de acordo com o seu método de formação (Hierárquico, Partição, Baseado em Modelo, Baseado em Grade e Baseado em Densidade) e também pela medida de distância que expressa a similaridade ou dissimilaridade entre os objetos. Mostram-se também critérios de mensuração para que se possam avaliar quais os melhores algoritmos para grandes bases de dados. Os algoritmos foram avaliados com dados reais e simulados utilizando a Linguagem R, que apontou o algoritmo k-medoid como o mais preciso e rápido. O trabalho mostra que o uso de Análise de Agrupamentos (AA) pode ser feito através de software gratuito e com máquina de baixo custo, mas para se obtenham bons resultados são necessários sólidos conhecimentos teóricos sobre AA.1 v.| il., grafs., tabs.porFlorianópolis, SCInformaticaCiência da computaçãoAlgoritmosMineração de dados (Computação)Estudo comparativo entre algoritmos de análise de agrupamentos em data mininginfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFSCinstname:Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)instacron:UFSCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL210022.pdfapplication/pdf600027https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/87267/1/210022.pdf593cdf81a2de56eda1d99061c8a08743MD51TEXT210022.pdf.txt210022.pdf.txtExtracted Texttext/plain125467https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/87267/2/210022.pdf.txtab8f4d555f289316dcda2ce4d6099412MD52THUMBNAIL210022.pdf.jpg210022.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg707https://repositorio.ufsc.br/bitstream/123456789/87267/3/210022.pdf.jpg673eb773a1c9a281ec2c260b6a341261MD53123456789/872672013-05-03 02:10:07.716oai:repositorio.ufsc.br:123456789/87267Repositório InstitucionalPUBhttp://150.162.242.35/oai/requestsandra.sobrera@ufsc.bropendoar:23732013-05-03T05:10:07Repositório Institucional da UFSC - Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)false |
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