Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação / Made available in DSpace on 2012-10-21T17:23:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1
210022.pdf: 600027 bytes, checksum: 593cdf81a2de56eda1d99061c8a08743 (MD5) / O objetivo é apresentar um estudo comparativo dos principais modelos de algoritmos de Análise de Agrupamento (Cluster Analysis) existentes na literatura e implementados em softwares, visando o seu uso no processo de descoberta de conhecimentos em grandes bancos de dados (Knowledge Discovery in Databases - KDD). Os algoritmos de Agrupamento são diferenciados de acordo com o seu método de formação (Hierárquico, Partição, Baseado em Modelo, Baseado em Grade e Baseado em Densidade) e também pela medida de distância que expressa a similaridade ou dissimilaridade entre os objetos. Mostram-se também critérios de mensuração para que se possam avaliar quais os melhores algoritmos para grandes bases de dados. Os algoritmos foram avaliados com dados reais e simulados utilizando a Linguagem R, que apontou o algoritmo k-medoid como o mais preciso e rápido. O trabalho mostra que o uso de Análise de Agrupamentos (AA) pode ser feito através de software gratuito e com máquina de baixo custo, mas para se obtenham bons resultados são necessários sólidos conhecimentos teóricos sobre AA.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/87267 |
| Date | January 2004 |
| Creators | Prass, Fernando Sarturi |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Ogliari, Paulo José |
| Publisher | Florianópolis, SC |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 1 v.| il., grafs., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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