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Previous issue date: 2012-07-30 / Agrupamento de dados é uma tarefa recorrente em mineração de dados. Com o passar do tempo, vem se tornando mais importante o agrupamento de bases cada vez maiores. Contudo, aplicar heurísticas de agrupamento tradicionais em grandes bases não é uma tarefa fácil. Essas técnicas geralmente possuem complexidades pelo menos quadráticas no número de pontos da base, tornando o seu uso inviável pelo alto tempo de resposta ou pela baixa qualidade da solução final. A solução mais comumente utilizada para resolver o problema de agrupamento em bases de dados grandes é usar algoritmos especiais, mais fracos no ponto de vista da qualidade. Este
trabalho propõe uma abordagem diferente para resolver esse problema: o uso de algoritmos tradicionais, mais fortes, em um sub-conjunto dos dados originais. Esse sub-conjunto dos dados
originais é obtido com uso de um algoritmo co-evolutivo que seleciona um sub-conjunto de pontos difícil de agrupar.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/4256 |
| Date | 30 July 2012 |
| Creators | FABRIS, F. |
| Contributors | KROHLING, R. A., BARBOSA, H., Varejão, F. M. |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Mestrado em Informática, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | text |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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