Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2017 |
| Autor(a) principal: |
Pinheiro, Daniel Nobre |
| Orientador(a): |
Aloise, Daniel |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/22566
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Resumo: |
Este trabalho propõe formulações para o Problema de Clustering Heterogêneo Fuzzy, assim como um método heurístico de Busca em Vizinhança Variável para resolvê-lo. O Problema de Clustering Heterogêneo Fuzzy é um problema de agrupamento de dados modelado em dois níveis. O primeiro identifica grupos de indivíduos cujas percepções acerca dos objetos envolvidos sejam similares. O segundo nível identifica partições fuzzy de objetos para cada grupo de indivíduos. O segundo nível é baseado no problema das p-medianas, cujo objetivo é particionar um conjunto de objetos em subconjuntos menores e definir um objeto para cada subconjunto como mediana, de modo que a soma das dissimilaridades entre cada objeto e sua mediana seja mínima. O Problema de Clustering Heterogêneo Fuzzy generaliza o problema das p-medianas para ambientes fuzzy, permitindo que os níveis de pertinência de cada objeto em relação a cada cluster sejam fracionários. Essa generalização permite novas interpretações dos resultados, como a identificação de relações simultâneas de objetos com diferentes clusters. |
