Made available in DSpace on 2014-12-17T15:47:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FagnerLS_TESE.pdf: 680057 bytes, checksum: 9a58f923807726c34b038e0e86ebc16e (MD5) Previous issue date: 2012-11-30 / In this dissertation we present some generalizations for the concept of distance by using more general value spaces, such as: fuzzy metrics, probabilistic metrics and generalized metrics. We show how such generalizations may be useful due to the possibility that the distance between two objects could carry more information about the objects than in the case where the distance is represented just by a real number. Also in this thesis we propose another generalization of distance which encompasses the notion of interval metric and generates a topology in a natural way. Several properties of this generalization are investigated, and its links with other existing generalizations / Neste trabalho s?o apresentadas algumas generaliza??es do conceito de dist?ncia utilizandose espa?os de valora??o mais gerais, como as m?tricas difusas, m?tricas probabil?sticas e m?tricas generalizadas. ? mostrado de que maneiras essas generaliza??es podem ser ?teis, tendo em vista a possibilidade de que a dist?ncia entre dois objetos possa carregar uma quantidade maior de informa??o sobre os mesmos do que no caso em que a dist?ncia ? representada por um n?mero real. Tamb?m ? feita a proposta de uma outra generaliza??o de dist?ncia, a qual ? feita com o intuito de englobar uma no??o de m?trica intervalar que gere uma topologia de maneira natural. V?rias propriedades desta generaliza??o s?o investigadas, al?m de suas liga??es com as outras generaliza??es j? existentes

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-05-30T21:50:59Z No. of bitstreams: 1 LilianeRibeiroDaSilva_TESE.pdf: 2192966 bytes, checksum: a48a20dce1782c21212b8ae76c5e0fbb (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-06-01T00:36:02Z (GMT) No. of bitstreams: 1 LilianeRibeiroDaSilva_TESE.pdf: 2192966 bytes, checksum: a48a20dce1782c21212b8ae76c5e0fbb (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-01T00:36:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 LilianeRibeiroDaSilva_TESE.pdf: 2192966 bytes, checksum: a48a20dce1782c21212b8ae76c5e0fbb (MD5) Previous issue date: 2015-04-17 / Este trabalho prop?e uma plataforma para m?todos de agrupamentode dados do tipo intervalar e uma solu??o para dados h?bridos que contenham esse tipo de dados. O principal objetivo do uso de dados com natureza intervalar ? representar informa??o num?rica dotada de imprecis?es, que s?o normalmente capturadas a partir de medidas do mundo real. Para isso, ? necess?rio adaptar t?cnicas de valores reais para serem utilizadas em dados intervalares.Para aplica??es de agrupamento intervalares, por exemplo, ? necess?rio propor uma dist?ncia intervalar e tamb?m adaptar algoritmos de agrupamento para serem utilizados nesse contexto. Neste caso, adaptamos uma dist?ncia intervalar, chamada $d_{km}$, e propomos algoritmos de agrupamento fuzzy intervalares, Fuzzy C-Means baseado em intervalos e ckMeans baseado em intervalos, e tr?s ?ndices de valida??o intervalares. Para validar a estrutura baseada em intervalos proposta, uma an?lise emp?rica foi realizada com conjuntos de dados sint?ticos e reais. A an?lise emp?rica ? baseada em um ?ndice de validade de cluster externo, Correct Rand, e seis ?ndices de valida??o interna, sendo que tr?s s?o necess?rias adequa??es para serem utilizados com dados intervalares.? realizada uma an?lise comparativa entre os resultados existentes na literatura e os resultados obtidos. E mais, para trabalhar com dados h?bridos uma investiga??o sobre fun??es de agrega??es de i-dist?ncias ? realizada.

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:48:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RonildoPAM_DISSERT.pdf: 2783175 bytes, checksum: c268ade677ca4b8c543ccc014b0aafef (MD5) Previous issue date: 2014-02-21 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Symbolic Data Analysis (SDA) main aims to provide tools for reducing large databases to extract knowledge and provide techniques to describe the unit of such data in complex units, as such, interval or histogram. The objective of this work is to extend classical clustering methods for symbolic interval data based on interval-based distance. The main advantage of using an interval-based distance for interval-based data lies on the fact that it preserves the underlying imprecision on intervals which is usually lost when real-valued distances are applied. This work includes an approach allow existing indices to be adapted to interval context. The proposed methods with interval-based distances are compared with distances punctual existing literature through experiments with simulated data and real data interval / A An?lise de Dados Simb?licos (SDA) tem como objetivo prover mecanismos de redu??o de grandes bases de dados para extra??o do conhecimento e desenvolver m?todos que descrevem esses dados em unidades complexas, tais como, intervalos ou um histograma. O objetivo deste trabalho ? estender m?todos de agrupamento cl?ssicos para dados simb?licos intervalares baseados em dist?ncias essencialmente intervalares. A principal vantagem da utiliza??o de uma dist?ncia essencialmente intervalar est? no fato da preserva??o da imprecis?o inerente aos intervalos, pois a imprecis?o ? normalmente perdida quando as dist?ncias valoradas em R s?o aplicadas. Este trabalho inclui uma abordagem que permite adaptar ?ndices de valida??o de agrupamento existentes para o contexto intervalar. Os m?todos propostos com dist?ncias essencialmente intervalares s?o comparados a dist?ncias pontuais existentes na literatura atrav?s de experimentos realizados com dados sint?ticos e reais intervalares