Agrupamento de dados intervalares usando uma abordagem não linear

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: BARREIROS, Daniel Bion
• Orientador(a): SOUZA, Renata Maria Cardoso Rodrigues de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Inteligência computacional; Análise de dados simbólicos
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/25077

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.