Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-03T13:41:09Z
No. of bitstreams: 1
Luis Henrique Gama Dore de Araujo.pdf: 1262882 bytes, checksum: 228850aa4903df4934951d776241b9de (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-03T13:41:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Luis Henrique Gama Dore de Araujo.pdf: 1262882 bytes, checksum: 228850aa4903df4934951d776241b9de (MD5)
Previous issue date: 2008-02-27 / In this work, the k-means algorithm proposed by Hartigan and Wong is adapted to the case of random element observations in general metric space. Simulation results show that the performance of the algorithm in the case when the metric space is the shape space of the plane configurations, is independent on the choice of the usual shape metrics, more precisely the regular, complete and partial Procrustes distance. Besides, this modified version of the algorithm, applied to the shape space with any of the three metrics, exhibits the same performance as the original algorithm applied to the partial tangent Procrustes coordinates. The current study was motivated by the problem of identification of species of half-beak fish Hemiramphus balao and Hemiramphus brasiliensis.Currently, the parameters used for identification of these species are subject to certain operational difficulties, which often result in erroneous classification of the specimens. The algorithm was used to perform clustering of shape configuration samples, and two groups with statistically distinct shapes have been identified. These groups exhibit a pronounced difference regarding position of the head in relation to the body: for one group the head is slightly inclined upwards, while for the other group the head is slightly inclined downwards. Observation of these characteristics on the photos of fish specimens on which the two species were correctly classified, leads to identification of group 1 as Hemirapmphus balao and group 2 as species Hemiramphus brasiliensis. Therefore, head position with relation to body (which represents information entirely on the specimen shape) represents a rather robust parameter for identification of species. / Neste trabalho, o algoritmo k-médias proposto por Hartigan e Wong foi adaptado para o caso no qual se tem observações de um elemento aleatório sobre um espaço métrico arbitrário. Resultados de simulações indicam que o desempenho do algoritmo, no caso em que o espaço métrico é o espaço das formas de configurações planas, é invariante com relação às três métricas de forma usuais a saber, as distâncias de Procrustes completa e parcial e a distância de Procrustes. Além disso, a versão modificada do algoritmo, quando aplicada no espaço das formas com qualquer uma destas três métricas, apresenta o mesmo desempenho do algoritmo original aplicado às coordenadas de Procrustes tangentes parciais. Um problema na identificação das espécies de peixes-agulhas Hemiramphus balao e Hemiramphus brasiliensis motivou este estudo. Atualmente, os parâmetros de identificação utilizados apresentam alguns problemas operacionais os quais permitem, em muitos casos, que peixes-agulha de uma espécie sejam classificados como da outra. O algoritmo foi utilizado para agrupar uma amostra das formas de configurações destes peixes e dois grupos com padrões de forma estatisticamente distintos foram encontrados. Estes grupos apresentaram uma diferença marcante na posição da cabeça com relação ao resto do corpo: no grupo 1 a cabeça é levemente inclinada para cima enquanto que no grupo 2 a cabeça é levemente inclinada para baixo. A observação destas características em fotos de peixes-agulha nas quais as duas espécies foram corretamente identificadas, permitiu constatar que o grupo 1 corresponde à espécie Hemirapmphus balao e o grupo 2 à espécie Hemiramphus brasiliensis. Dessa maneira, a posição da cabeça com relação ao resto do corpo (a qual é uma informação totalmente baseada na forma do peixe), pode ser utilizada como um parâmetro bastante robusto para identificação de sua espécie.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede2:tede2/5168 |
| Date | 27 February 2008 |
| Creators | ARAÚJO, Luiz Henrique Gama Dore de |
| Contributors | STOSIC, Borko, AMARAL, Getúlio, LESSA, Rosangela Paula Teixeira, FERRAZ, Cristiano, OLIVEIRA, Viviane Moraes de |
| Publisher | Universidade Federal Rural de Pernambuco, Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada, UFRPE, Brasil, Departamento de Estatística e Informática |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE, instname:Universidade Federal Rural de Pernambuco, instacron:UFRPE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 768382242446187918, 600, 600, 600, -6774555140396120501, -5836407828185143517 |
Page generated in 0.0023 seconds