BIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOS

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Ventorim, Igor de Moura
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
Texto Completo: http://repositorio.ufes.br/handle/10/15479
Resumo: The DBSCAN algorithm is a classic density-based clustering method. This algorithm allows to identify clusters of different shapes, with the ability to identify noisy patterns in the data. DBSCAN presents good results, however it has a high computational c
id UFES_7a13bb2cd611eaf997b0bd919f5981d2
oai_identifier_str oai:repositorio.ufes.br:10/15479
network_acronym_str UFES
network_name_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
repository_id_str 2108
spelling Varejao, Flavio Miguelhttps://orcid.org/http://lattes.cnpq.br/6501574961643171Ventorim, Igor de Mourahttps://orcid.org/http://lattes.cnpq.br/Santos, Thiago Oliveira doshttps://orcid.org/http://lattes.cnpq.br/5117339495064254Rodrigues, Alexandre Loureiroshttps://orcid.org/http://lattes.cnpq.br/2024-05-30T00:50:45Z2024-05-30T00:50:45Z2021-04-12The DBSCAN algorithm is a classic density-based clustering method. This algorithm allows to identify clusters of different shapes, with the ability to identify noisy patterns in the data. DBSCAN presents good results, however it has a high computational cO algoritmo DBSCAN é um método clássico de agrupamento baseado em densidade. Este algoritmo permite identificar grupos de diferentes formatos, com a capacidade de gerenciar padrões ruidosos. O DBSCAN apresenta bons resultados, porém possui uma alta compleTexthttp://repositorio.ufes.br/handle/10/15479porUniversidade Federal do Espírito SantoMestrado em InformáticaPrograma de Pós-Graduação em InformáticaUFESBRCentro Tecnológicosubject.br-rjbnCiência da ComputaçãoPalavra-chaveBIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOStitle.alternativeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESORIGINALIgordeMouraVentorim-2021-dissertacao.pdfapplication/pdf2984892http://repositorio.ufes.br/bitstreams/ca42f403-b2af-44cc-8d31-4b3cd325af08/download5bbcc3f311206f83eca7116e67b70e5aMD5110/154792024-07-01 09:08:13.869oai:repositorio.ufes.br:10/15479http://repositorio.ufes.brRepositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufes.br/oai/requestopendoar:21082024-07-01T09:08:13Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false
dc.title.none.fl_str_mv BIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOS
dc.title.alternative.none.fl_str_mv title.alternative
title BIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOS
spellingShingle BIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOS
Ventorim, Igor de Moura
Ciência da Computação
Palavra-chave
subject.br-rjbn
title_short BIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOS
title_full BIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOS
title_fullStr BIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOS
title_full_unstemmed BIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOS
title_sort BIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOS
author Ventorim, Igor de Moura
author_facet Ventorim, Igor de Moura
author_role author
dc.contributor.authorID.none.fl_str_mv https://orcid.org/
dc.contributor.authorLattes.none.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Varejao, Flavio Miguel
dc.contributor.advisor1ID.fl_str_mv https://orcid.org/
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/6501574961643171
dc.contributor.author.fl_str_mv Ventorim, Igor de Moura
dc.contributor.referee1.fl_str_mv Santos, Thiago Oliveira dos
dc.contributor.referee1ID.fl_str_mv https://orcid.org/
dc.contributor.referee1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5117339495064254
dc.contributor.referee2.fl_str_mv Rodrigues, Alexandre Loureiros
dc.contributor.referee2ID.fl_str_mv https://orcid.org/
dc.contributor.referee2Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/
contributor_str_mv Varejao, Flavio Miguel
Santos, Thiago Oliveira dos
Rodrigues, Alexandre Loureiros
dc.subject.cnpq.fl_str_mv Ciência da Computação
topic Ciência da Computação
Palavra-chave
subject.br-rjbn
dc.subject.por.fl_str_mv Palavra-chave
dc.subject.br-rjbn.none.fl_str_mv subject.br-rjbn
description The DBSCAN algorithm is a classic density-based clustering method. This algorithm allows to identify clusters of different shapes, with the ability to identify noisy patterns in the data. DBSCAN presents good results, however it has a high computational c
publishDate 2021
dc.date.issued.fl_str_mv 2021-04-12
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-05-30T00:50:45Z
dc.date.available.fl_str_mv 2024-05-30T00:50:45Z
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 http://repositorio.ufes.br/handle/10/15479
url http://repositorio.ufes.br/handle/10/15479
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv Text
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Espírito Santo
Mestrado em Informática
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Informática
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFES
dc.publisher.country.fl_str_mv BR
dc.publisher.department.fl_str_mv Centro Tecnológico
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Espírito Santo
Mestrado em Informática
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
instname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
instacron:UFES
instname_str Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
instacron_str UFES
institution UFES
reponame_str Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
collection Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes)
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.ufes.br/bitstreams/ca42f403-b2af-44cc-8d31-4b3cd325af08/download
bitstream.checksum.fl_str_mv 5bbcc3f311206f83eca7116e67b70e5a
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da Universidade Federal do Espírito Santo (riUfes) - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1804309179061501952