| dc.contributor | Souza, Renata Maria C. R. de | |
| dc.creator | Pimentel, Bruno Almeida | |
| dc.date | 2015-03-09T13:28:57Z | |
| dc.date | 2015-03-09T13:28:57Z | |
| dc.date | 2013-02-25 | |
| dc.identifier | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/11420 | |
| dc.description | Este trabalho relata sobre os diferentes métodos de agrupamento presentes na literatura atual
e introduz métodos de agrupamento baseado na abordagem possibilística para dados intervalares.
Tem como objetivo estender os métodos clássicos de agrupamento possibilístico para
dados intervalares simbólicos. Além disso, é proposto uma nova abordagem possibilística em
que há um grau de pertinência diferente para cada variável e classe. A abordagem possibilística
considera a pertinência como possibilidades dos objetos a classes e a partição resultante dos
dados pode ser entendida como uma partição possibilística. O algoritmo conhecido dessa categoria
é o Possibilístic C-Means (PCM). No PCM, a otimização da função objetivo em alguns
conjuntos de dados pode ajudar a identificar outliers e dados ruidosos. A Análise de Dados
Simbólico (ADS) surgiu para lidar com variáveis simbólicas, que podem ser do tipo intervalos,
histogramas, e até mesmo funções, a fim de considerar a variabilidade e/ou a incerteza
inata aos dados. As técnicas de ADS tornam-se uma poderosa ferramenta quando usadas em
métodos de agrupamentos, o que causa um constante crescimento em pesquisas para o aprimoramento
destas técnicas usadas nos mais variados algoritmos, tais como em K-Means, Support
Vector Machine (SVM) e Kernel. Objetivando avaliar o desempenho dos métodos propostos e
os presentes na literatura, um estudo comparativo destes métodos em relação ao agrupamento
de objetos simbólicos do tipo intervalo é realizado. Foram planejados experimentos com dados
sintéticos, usando o experimento Monte Carlo, e dados reais. O índice corrigido de Rand (CR)
e a taxa de erro global de classificação (OERC) são usados para avaliar os métodos. | |
| dc.description | CNPq | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Universidade Federal de Pernambuco | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | |
| dc.subject | Análise de Dados Simbólicos | |
| dc.subject | Dados Intervalares | |
| dc.subject | Método de Agrupamento Possibilistic C-Means | |
| dc.subject | Ruido | |
| dc.subject | Outlier | |
| dc.title | Agrupamento de dados simbólicos usando abordagem Possibilistic | |
| dc.type | doctoralThesis | |
