Uma melhoria no algoritmo K-médias utilizando o estimador de James-Stein

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2016
Autor(a) principal: Damasceno, Filipe Francisco Rocha
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: 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: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/21491
Resumo: The clustering task constitutes one of the main machine learning problems. Among many proposed methods, k-means stands out by its simplicity and high applicability. It is notorious that k-means performance is directly related to the centroid estimation from data, which is usually obtained from the maximum likelihood estimation (MLE). In previous studies it was proposed an estimator called James-Stein (JS) estimator, being, in average, capable of overcoming MLE for vectors of data with more than 2 dimensions. Also in previous studies it was proposed a variation of k-means applying JS estimator, obtaining improvements due to its better precision when compared to MLE. In this study we propose a variation of the k-means algorithm using the JS estimator.