Submitted by Pedro Henrique Rodrigues (pedro.henriquer@ufpe.br) on 2015-03-05T19:01:31Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
dissertacao_mestrado_luciano_demetrio_santos_pacifico.pdf: 1298836 bytes, checksum: a33b8177660f786665b35999a48f173a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T19:01:31Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
dissertacao_mestrado_luciano_demetrio_santos_pacifico.pdf: 1298836 bytes, checksum: a33b8177660f786665b35999a48f173a (MD5)
Previous issue date: 2012-01-25 / FACEPE / Métodos de agrupamento (clustering) visam organizar um conjunto de itens em grupos
de tal forma que itens de um dado grupo possuam alto grau de similaridade, enquanto itens
em grupos diferentes possuam alto grau de dissimilaridade. A busca por métodos que
realizem essa tarefa de forma satisfatória se justifica na grande variedade de aplicações
possíveis para a análise de agrupamentos, em campos como processamento de imagens,
mineração de dados, ciências sociais, medicina, dentre outros.
Este trabalho tem por objetivo a introdução de duas novas técnicas para a realização da
tarefa de formação de agrupamentos. As abordagens propostas são algoritmos de mapas autoorganizáveis
por lote baseados em distâncias adaptativas: o algoritmo de mapa autoorganizável
por lote baseado em distâncias adaptativas globais (GWBSOM) e o algoritmo de
mapa auto-organizável por lote baseado em distâncias adaptativas locais (LWBSOM).
O mapa auto-organizável (Self-Organizing Map, ou SOM) é uma rede neural artificial
não-supervisionada de aprendizado competitivo que possui propriedades de agrupamento e de
redução da dimensionalidade, usando uma função de vizinhança para descobrir a estrutura
topológica escondida no conjunto de dados.
Os testes realizados, tanto com bases de dados reais quanto com bases de dados
sintéticos, demonstraram a efetividade dos métodos propostos em relação às abordagens
existentes na literatura.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/10917 |
| Date | 25 January 2012 |
| Creators | PACÍFICO, Luciano Demétrio Santos |
| 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/masterThesis |
| 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 |
Page generated in 0.259 seconds