Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2012 |
| Autor(a) principal: |
Mamani, Gladys Marleny Hilasaca |
| Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
|
| 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: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-20022013-163023/
|
Resumo: |
A tecnologia atual permite armazenar grandes quantidades de dados, no entanto sua exploração e compreensão resultam em um enorme desafio devido não só ao tamanho dos conjuntos produzidos mas também sua complexidade. Nesse sentido a visualização de informação vem se mostrando um recurso extremamente poderoso para ajudar a interpretar e extrair informação útil desse universo de dados. Dentre as abordagens existentes, as tecnicas de projeção multidimensional estão emergindo como um instrumento de visualização importante em aplicações que implicam a análise visual de dados de alta dimensão devido ao poder analítico que essas oferecem na exploração de relações de similaridade e correlação de dados abstratos. Contudo, os resultados obtidos por tais técnicas estão intimamente ligados à qualidade do espaço de características que descrevem os dados sendo processados. Se o espaço for bem formado e refletir as relações de similaridade esperadas por um usuário, os resultados nais serão satisfatórios. Caso contrário pouca utilidade terão as representações visuais geradas. Neste projeto de mestrado técnicas de projeção multidimensional são empregadas, para, não somente explorar conjuntos de dados multidimensionais, mas também para servir como um guia em um processo que visa \"moldar\" espaços de características. A abordagem proposta se baseia na combinação de projeções de amostras e mapeamentos locais, permitindo ao usuário de forma interativa transformar os atributos dos dados por meio da modicação dessas projeções. Mais especicamente, as novas relações de similaridade criadas pelo usuário na manipulação das projeções das amostras são propagadas para o espaço de característica que descreve os dados, transformando-o em um novo espaço que reflita essas relações, ou seja, o ponto de vista do usuário sobre as semelhanças e diferenças presentes nos dados. Resultados experimentais mostram que a abordagem desenvolvida nesse projeto pode com sucesso transformar espaços de características com base na manipulação da projeção de pequenas amostras, melhorando a coesão e separação de grupos. Com base no ferramental criado, um sistema de recuperação de imagens por conteúdo e sugerido, mostrando que a abordagem desenvolvida pode ser bastante útil nesse tipo de aplicação |
