Agrupamento de dados intervalares usando uma abordagem não linear
| Ano de defesa: | 2016 |
|---|---|
| Autor(a) principal: | |
| Orientador(a): | |
| Banca de defesa: | |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
UFPE Brasil Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao |
| 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://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25077 |
Resumo: | A Análise de Dados Simbólicos (ADS) é uma abordagem da área de inteligência computacional que visa desenvolver métodos para dados descritos por variáveis onde existem conjuntos de categorias, intervalos ou distribuições de probabilidade. O objetivo deste trabalho é estender um método probabilístico de agrupamento clássicos para dados simbólicos intervalares fazendo uso de funções de núcleo. A aplicação de funções de núcleo tem sido utilizada com sucesso no agrupamento para dados clássicos apresentando resultados positivos quando o conjunto de dados apresenta grupos não linearmente separáveis. No entanto, a literatura de ADS precisa de métodos probabilísticos para identificar grupos não linearmente separáveis. Para mostrar a eficácia do método proposto, foram realizados experimentos com conjuntos de dados intervalares reais, e conjuntos sintéticos fazendo uso de simulações Monte Carlo. Também se apresenta um estudo comparando o método proposto com diferentes algoritmos de agrupamento da literatura através de estatísticas que evidenciam o desempenho superior do método proposto em determinados casos. |