Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2003 |
| Autor(a) principal: |
Gamero, Eduardo Jose Tejada |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| 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: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-03122014-084211/
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Resumo: |
O agrupamento visual de dados é uma abordagem que integra conceitos de visualização de informação e de aprendizado de máquina, especificamente por agrupamento, em um único algoritmo. Isso permite aproveitar a capacidade dos seres humanos para tomar decisões baseados em conhecimento específico de domínio, bem como a capacidade dos computadores para registrar, armazenar, manipular, e recuperar dados. Este trabalho apresenta a pesquisa realizada nessa linha, a qual tratou problemas específicos presentes nos métodos de agrupamento visual de dados. O principal problema em estudo foi a escalabilidade de algoritmos de agrupamento visual baseados em densidade, propondo meios para acelerar os processos de cálculo de projeções e de estimativa de densidade envolvidos neles. Como resultado é apresentado o algoritmo HC-Enhanced, que possui desempenho bastante superior ao algoritmo HC-Cooperative no qual é baseado, além de um dispositivo de melhoria do agrupamento. |
