Made available in DSpace on 2014-06-12T16:01:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo8461_1.pdf: 682988 bytes, checksum: d7fff8575726440e9671293cfc34d7f6 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Este trabalho investiga o impacto do uso de comitês de agrupamentos para a análise de dados de expressão gênica. Mais especificamente, é realizada uma comparação dos desempenhos obtidos com algoritmos de combinação (comitês) com aqueles dos algoritmos de agrupamento individuais (algoritmos base). Para isso, são utilizados três métodos de comitês de agrupamento mais estabelecidos na literatura: matriz de co-associação, re-rotulagem e votação e comitês baseados em particionamento de grafos. As técnicas de agrupamento individuais escolhidas para realizar a comparação são: k-médias, mistura finita de gaussianas e o algoritmo hierárquico. Além de representarem diferentes paradigmas de agrupamento, estes algoritmos estão sendo muito utilizados no contexto de expressão gênica. Os resultados obtidos indicam que os algoritmos de comitê conseguem recuperar melhor a estrutura real dos dados, quando comparados aos algoritmos individuais. Outro aspecto observado na análise desenvolvida é que os comitês homogêneos conseguem, em geral, um melhor desempenho do que os comitês heterogêneos. De forma geral, os resultados dos experimentos indicam que, tanto os algoritmos individuais, quanto as técnicas de comitê apresentaram pequenas diferenças entre o número de grupos gerados, para os melhores desempenhos, e o número real de classes existentes nos dados