Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2007 |
| Autor(a) principal: |
Souza, Estevão Freitas de |
| 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/45/45133/tde-13092007-145328/
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Resumo: |
A análise de agrupamentos (cluster analysis) é o conjunto de ferramentas estatísticas de análise multivariada para encontrar ou revelar a existência de grupos em uma amostra. A literatura apresenta muitos métodos para particionar um conjunto de dados. Porém, ao utilizá-los, o pesquisador muitas vezes se depara com o problema de decidir em quantos grupos deverá ser feita essa divisão, bem como comparar agrupamentos obtidos por diferentes métodos estabelecendo quão semelhantes eles são. Neste trabalho é feita uma revisão dos principais métodos de comparação de agrupamentos e é apresentada uma nova técnica para a escolha do número ideal de grupos, baseada na diferença de entropias. Afim de avaliá-la, estudos de simulação foram realizados comparando-a com outras técnicas conhecidas: a estatística Gap e a silhueta média. Os resultados indicaram que a nova proposta é tão ou mais eficiente que as demais, no sentido de encontrar o número correto de grupos. Além disso, ela também é computacionalmente mais rápida e de simples implementação. Duas aplicações a dados reais são apresentadas, ambas na área de genética. |
