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Previous issue date: 2016-10-05 / O k-means ? um algoritmo benchmark bastante utilizado na ?rea de minera??o de dados.Ele pertence ? grande categoria de heur?sticas com base em etapas delocaliza??o-aloca??o que, alternadamente, localiza centros de cluster e atribu?pontos de dados a eles at? que nenhuma melhoria seja poss?vel. Tais heur?sticass?o conhecidas por sofrer de um fen?meno chamado de degenera??o, em que,alguns dos clusters ficam vazios, e, portanto, fora de uso. Nesta tese, prop?e-sevarias compara??es e uma s?rie de estrat?gias para contornar solu??esdegeneradas durante a execu??o de k-means. Os experimentos computacionaisdemonstram que essas estrat?gias s?o eficientes e levam a melhoressolu??es de agrupamento na grande maioria dos casos testados.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/22695 |
Date | 05 October 2016 |
Creators | Dantas, Nielsen Castelo Damasceno |
Contributors | 03553729406, http://lattes.cnpq.br/5093210888872414, Doria Neto, Adri?o Duarte, 10749896434, http://lattes.cnpq.br/1987295209521433, Martins, Allan de Medeiros, 01979076448, http://lattes.cnpq.br/4402694969508077, Aloise, D?rio Jos?, 05763088468, http://lattes.cnpq.br/7266011798625538, Rosset, Mari? Cristina Vasconcelos Nascimento, 30702023817, http://lattes.cnpq.br/1010810293243435, Aloise, Daniel |
Publisher | PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, Brasil |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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