| dc.contributor | Hancco, Alvaro Julio Yucra | |
| dc.creator | Sousa, Maria Cristina Cordeiro | |
| dc.date | 2023-01-23T21:38:40Z | |
| dc.date | 2023-01-23T21:38:40Z | |
| dc.date | 2023-01-23 | |
| dc.date.accessioned | 2023-10-06T21:18:36Z | |
| dc.date.available | 2023-10-06T21:18:36Z | |
| dc.identifier | SOUSA, Maria Cristina Cordeiro. Uma análise do algoritmo K-means como introdução ao Aprendizado de Máquinas. 2019. 74 f. TCC (Graduação) - Curso de Matemática, Universidade Federal do Tocantins, Araguaína, 2019. | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/11612/4511 | |
| dc.identifier.uri | https://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/9195401 | |
| dc.description | This work aims to analyze the convergence of the K-means method, an unsupervised learning
algorithm that groups n data into k-clusters. In this sense, we presented some of the advantages and disadvantages of the K-means method, comparing the original clustering and the
clustering done by the algorithm. Also, we presented the application of the algorithm in two
data sets: breast cancer and diabetes, analyzing the clustering done by K-means as well as the
patterns and regularities present in the clusters. In this way, we seek to present an introductory study of Machine Learning theory, which seeks to make machines perform tasks without
being instructed all the time, starting only from some initial instructions. Specifically, we seek
to understand some of its definitions and characteristics that will allow identifying the type of
learning studied. | |
| dc.description | Este trabalho tem como objetivo analisar a convergência do método K-means, um algoritmo de
aprendizado não supervisionado que agrupa dados em k-clusters. Neste sentido, apresentamos algumas das vantagens e desvantagens do método K-means, comparando o agrupamento
original e a cauterização feita pelo algoritmo. Também, apresentamos a aplicação do algoritmo em dois conjuntos de dados: o câncer de mama e diabetes, analisando a cauterização feita pelo K means assim como os padrões e regularidades presentes nos ˜ clusters. Dessa
forma, buscamos apresentar um estudo introdutório da teoria do Aprendizado de Maquina, ´
que busca fazer com que as maquinas realizem tarefas sem que sejam instruídas o tempo todo,
partindo apenas de algumas instruções iniciais. Especificamente, procuramos compreender ˜
algumas de suas definições e características que permitirão identificar o tipo de aprendizado ˜
estudado. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.language | pt_BR | |
| dc.publisher | Universidade Federal do Tocantins | |
| dc.publisher | Araguaína | |
| dc.publisher | CURSO::ARAGUAÍNA::PRESENCIAL::LICENCIATURA::MATEMÁTICA | |
| dc.publisher | Araguaína | |
| dc.publisher | Graduação | |
| dc.rights | Acesso livre. | |
| dc.subject | Otimização; | |
| dc.subject | K-means; | |
| dc.subject | Clustering; | |
| dc.subject | Aprendizado de Maquina | |
| dc.subject | Optimization: | |
| dc.subject | Machine; | |
| dc.subject | Learning. | |
| dc.subject | CNPQ::OUTROS | |
| dc.title | Uma análise do algoritmo K-means como introdução ao Aprendizado de Máquinas. | |
| dc.type | Monografia | |
