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Previous issue date: 2013-07-22 / Nesta tese de doutorado, propomos métodos de agrupamento baseados em funções kernel
com ponderação automática das variáveis através de distâncias adaptativas onde medidas
de dissimilaridade são obtidas como somas de distâncias Euclidianas entre padrões e
protótipos calculadas individualmente para cada variável através de funções kernel. A
principal vantagem da abordagem proposta sobre os métodos de agrupamento baseados
em kernel convencionais é a possibilidade do uso de distâncias adaptativas, as quais
mudam a cada iteração do algoritmo e podem ser a mesma para todos os grupos ou
diferentes de um grupo para outro. Este tipo de medida de dissimilaridade é adequado ao
aprendizado dos pesos das variáveis dinamicamente durante o processo de agrupamento,
levando a uma melhora do desempenho dos algoritmos. Outra vantagem da abordagem
proposta é que ela permite a introdução de diversas ferramentas para interpretação de
partições e grupos. Experimentos com conjuntos de dados simulados e reais mostram a
utilidade dos algoritmos propostos e o mérito das ferramentas de interpretação de partições
e grupos.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/12279 |
Date | 22 July 2013 |
Creators | FERREIRA, Marcelo Rodrigo Portela |
Contributors | CARVALHO, Francisco de Assis Tenório de |
Publisher | Universidade Federal de Pernambuco |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Breton |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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