Clustering e Teoria da Utilidade e do Risco

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Costa, Andreia Filipa Marques
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/80557
Resumo: Dissertação de mestrado em Matemática e Computação
id RCAP_4a09d6287edf4cc817752c7d5ecca4ef
oai_identifier_str oai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/80557
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Clustering e Teoria da Utilidade e do RiscoClusteringTeoria da UtilidadeTeoria do RiscoOtimizaçãoClusteringUtility TheoryRisk TheoryOptimizationCiências Naturais::MatemáticasDissertação de mestrado em Matemática e ComputaçãoCom o aumento da massa de informação registada, e da sua velocidade de transferência, diversas ferramentas de manipulação de dados, extração de informação ou transformação, tornam-se fundamentais para utilizar corretamente uma quantidade cada vez mais crescente de informação. Neste trabalho, foi desenvolvida uma nova técnica de clustering, baseada na Teoria da Utilidade, onde a métrica usual foi substituída por funções de utilidade côncavas e convexas e em que se recorreu à média como representante dos clusters. Depois de apresentar os elementos teóricos desta nova técnica, implementaram-se dois algoritmos que aplicam esta técnica de clustering de utilidade: o algoritmo Brute Force e o algoritmo CART (que podem ser consultados em https://github.com/pg37013/ Clustering_Utilidade.git). Estes foram aplicados a bases de dados, reais e fictícias, com o intuito de analisar a sua qualidade. Apresentando o algoritmo de Brute Force a solução ótima, este serviu como termo de comparação para os resultados com o algoritmo CART. Estudou-se a aplicação dos algoritmos implementados à técnica de clustering de utilidade com um atributo e uma grande variedade de funções de utilidade. Analisou-se, de seguida, uma extensão com dois atributos, tendo-se realizado uma nova implementação dos dois algoritmos. Esta extensão acrescentou um grande nível de complexidade, em particular, na constituição das funções de utilidade que resultam da combinação de funções côncavas e convexas em cada dimensão.The huge amount of recorded information and its high stream flow require a wide-ranging of data manipulation tools, information extraction or transformation, for the correct use of a growing amount of information. In this work, a new clustering technique based on the Utility Theory was developed, where the usual metric was replaced by concave and convex utility functions, and in which the cluster representative was the mean. After presenting the theoretical elements of this new technique, two algorithms using this utility clustering technique were implemented: the Brute Force algorithm and the CART algorithm. These were applied to real and fictional database to analyse their quality. Since the Brute Force algorithm showed the optimal solution, it was used as a means of comparison for the results of the CART algorithm. The application of the algorithms implemented to the utility clustering technique with one attribute and a wide variety of utility functions were studied. Afterwards, an extension with two attributes was analysed, having done a new implementation of both algorithms. This extension added a high complexity level, mainly in the constitution of the utility functions which result from the combination of concave and convex functions in each dimension.Clain, StéphaneBrito, IreneUniversidade do MinhoCosta, Andreia Filipa Marques2021-02-052021-02-05T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/80557por202690970info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-12-16T01:19:08Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/80557Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:32:14.151923Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Clustering e Teoria da Utilidade e do Risco
title Clustering e Teoria da Utilidade e do Risco
spellingShingle Clustering e Teoria da Utilidade e do Risco
Costa, Andreia Filipa Marques
Clustering
Teoria da Utilidade
Teoria do Risco
Otimização
Clustering
Utility Theory
Risk Theory
Optimization
Ciências Naturais::Matemáticas
title_short Clustering e Teoria da Utilidade e do Risco
title_full Clustering e Teoria da Utilidade e do Risco
title_fullStr Clustering e Teoria da Utilidade e do Risco
title_full_unstemmed Clustering e Teoria da Utilidade e do Risco
title_sort Clustering e Teoria da Utilidade e do Risco
author Costa, Andreia Filipa Marques
author_facet Costa, Andreia Filipa Marques
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Clain, Stéphane
Brito, Irene
Universidade do Minho
dc.contributor.author.fl_str_mv Costa, Andreia Filipa Marques
dc.subject.por.fl_str_mv Clustering
Teoria da Utilidade
Teoria do Risco
Otimização
Clustering
Utility Theory
Risk Theory
Optimization
Ciências Naturais::Matemáticas
topic Clustering
Teoria da Utilidade
Teoria do Risco
Otimização
Clustering
Utility Theory
Risk Theory
Optimization
Ciências Naturais::Matemáticas
description Dissertação de mestrado em Matemática e Computação
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-02-05
2021-02-05T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1822/80557
url https://hdl.handle.net/1822/80557
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 202690970
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799132833733672960

Registros relacionados