Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2019 |
Autor(a) principal: |
Lima, Suzane Pereira
 |
Orientador(a): |
Cruz, Marcelo Dib |
Banca de defesa: |
Vianna, Gizelle Kupac,
Tassinari, Wagner de Souza |
Tipo de documento: |
Dissertação
|
Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
|
Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
|
Departamento: |
Instituto de Ciências Exatas
|
País: |
Brasil
|
Palavras-chave em Português: |
|
Palavras-chave em Inglês: |
|
Área do conhecimento CNPq: |
|
Link de acesso: |
https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14340
|
Resumo: |
Técnicas de agrupamento de dados consistem na organização de um conjunto de informações em grupos de acordo com as similaridades presentes em seus registros, assim propriedades comuns entre o conjunto de dados conseguem ser identificadas facilitando a sua compreensão. Nem sempre o número de grupos é um dado disponível a priori para a resolução desse processo. Quando esta informação é desconhecida tem-se o denominado Problema de Agrupamento Automático. Neste trabalho são apresentadas estratégias para a resolução deste problema, tendo como base a meta-heurística Algoritmo Genético. Sabendo que a qualidade de um agrupamento pode ser influenciada pelo modo como são gerados os grupos iniciais e pela escolha da função de avaliação das soluções, diferentes procedimentos são propostos a partir de um método já existente com o objetivo de gerar resoluções de melhor qualidade. Experimentos foram aplicados às propostas para diversos conjuntos de dados. Os resultados obtidos são comparados entre si e com outros trabalhos da literatura. |