Método Scan flexível para detecção em árvores hierárquicas

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: Marcos de Oliveira Prates
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; UFMG
• Palavras-chave em Português: Árvores; Scan; Método; Estatística
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7UEP9Z

Esse trabalho apresenta um deficiente algoritmo de varredura para bancos de dados hierárquicos que podem ser representados na forma de árvores. O algoritmo procura através dos galhos da árvore e é capaz de agregar folhas em diferentes galhos. A varredura procura por um cluster candidato através da estatística Minimum Description Length (MDL). A estatística de teste combina o logaritmo da razão de verossimilhança e a quantidade de informação necessária para representar internamente o cluster. Esse segundo termo controla os graus de liberdade do algoritmo de busca. Fazendo isso, a metodologia previne o acréscimo de folhas que desnecessariamente aumentem o termo do logaritmo da razão de verosimilhança. Resultados mostram que a metodologia MDL é um algoritmo flexível capaz de detectar clusters em bancos de dados hierárquicos nos quais os elementos do cluster estão distribuídos pela árvore. Dessa forma, o algoritmo explora grupos de cluster que não são explícitos simplesmente olhando para cortes nos galhos ou em analises combinatórias dos dados fornecidos.