Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Pinheiro, Daniel Nobre
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31934
Resumo: O modelo dos k-medoides é um dos métodos de agrupamento de dados mais populares na literatura. Neste trabalho, propomos o Problema Convexo Fuzzy dos k-Medoides (CFKM), que não apenas possibilita que um objeto seja atribuído simultaneamente a diferentes grupos, mas também permite que um grupo seja representado por múltiplos medoides. O modelo proposto é convexo e consequentemente sua resolução é robusta à inicialização. Para verificar a importância do CFKM, comparamos com outros dois modelos fuzzy de k-medoides: o Problema Fuzzy dos k-Medoides (FKM) e o Problema de agrupamento de dados Fuzzy com Múltiplos Medoides (FMMdd), ambos resolvidos por meio de heurísticas devido à sua complexidade computacional. Os experimentos realizados tanto com dados sintéticos como com dados reais, assim como uma pesquisa com usuários, revelam que o CFKM não só é mais robusto à escolha de parâmetros de modelos fuzzy, como também é o único capaz de revelar aspectos importantes em dados inerentemente fuzzy.
id UFRN_0090e85fd6b6ddcdd776ff7409d0c3a7
oai_identifier_str oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/31934
network_acronym_str UFRN
network_name_str Repositório Institucional da UFRN
repository_id_str
spelling Pinheiro, Daniel Nobrehttp://lattes.cnpq.br/4707924968337142http://lattes.cnpq.br/5093210888872414Aloise, Danielhttp://lattes.cnpq.br/5093210888872414Rocha, Caroline Thennecy de Medeiroshttp://lattes.cnpq.br/8358112426847555Fernandes, Eraldo Luís Rezendehttp://lattes.cnpq.br/5878235526936399Rosset, Mariá Cristina Vasconcelos Nascimentohttp://lattes.cnpq.br/1010810293243435Souza, Samuel Xavier dehttp://lattes.cnpq.br/9892239670106361Aloise, Daniel2021-03-18T00:02:44Z2021-03-18T00:02:44Z2020-12-16PINHEIRO, Daniel Nobre. Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides. 2020. 73f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31934O modelo dos k-medoides é um dos métodos de agrupamento de dados mais populares na literatura. Neste trabalho, propomos o Problema Convexo Fuzzy dos k-Medoides (CFKM), que não apenas possibilita que um objeto seja atribuído simultaneamente a diferentes grupos, mas também permite que um grupo seja representado por múltiplos medoides. O modelo proposto é convexo e consequentemente sua resolução é robusta à inicialização. Para verificar a importância do CFKM, comparamos com outros dois modelos fuzzy de k-medoides: o Problema Fuzzy dos k-Medoides (FKM) e o Problema de agrupamento de dados Fuzzy com Múltiplos Medoides (FMMdd), ambos resolvidos por meio de heurísticas devido à sua complexidade computacional. Os experimentos realizados tanto com dados sintéticos como com dados reais, assim como uma pesquisa com usuários, revelam que o CFKM não só é mais robusto à escolha de parâmetros de modelos fuzzy, como também é o único capaz de revelar aspectos importantes em dados inerentemente fuzzy.The k-medoids model is one of the most popular clustering methods. In this work, we propose the Convex Fuzzy k-Medoids Problem (CFKM), which not only allows one object to be assigned to multiple clusters, but also allows a cluster to be represented by multiple medoids. The proposed model is convex and thus is robust to initialization. To evaluate the importance of CFKM, we compare it with another two fuzzy k-medoids models: the Fuzzy k-Medoids Problem (FKM) and the Fuzzy clustering with Multi-Medoids Problem (FMMdd), both solved by heuristics due to their computational complexity. Experiments with both synthetic and real-world data, along with an user survey, show that CFKM is not only more robust to the choice of parameters of fuzzy models, but also is the only able to reveal important aspects of inherently fuzzy data.Universidade Federal do Rio Grande do NortePROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃOUFRNBrasilAgrupamento fuzzyOtimização convexaMúltiplos representantesModelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoidesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTModelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdf.txtModelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdf.txtExtracted texttext/plain124886https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/31934/2/Modelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdf.txtb0f32a1fc14aeb7200d070e7ef068709MD52THUMBNAILModelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdf.jpgModelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1463https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/31934/3/Modelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdf.jpg204c60522f78a2470ddb58a2fbc8f80eMD53ORIGINALModelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdfapplication/pdf3064011https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/31934/1/Modelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdfa55b51f560a8b2ea9ed52674b343d220MD51123456789/319342021-03-21 05:48:14.554oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/31934Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2021-03-21T08:48:14Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides
title Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides
spellingShingle Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides
Pinheiro, Daniel Nobre
Agrupamento fuzzy
Otimização convexa
Múltiplos representantes
title_short Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides
title_full Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides
title_fullStr Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides
title_full_unstemmed Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides
title_sort Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides
author Pinheiro, Daniel Nobre
author_facet Pinheiro, Daniel Nobre
author_role author
dc.contributor.authorID.pt_BR.fl_str_mv
dc.contributor.authorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/4707924968337142
dc.contributor.advisorID.pt_BR.fl_str_mv
dc.contributor.advisorLattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5093210888872414
dc.contributor.advisor-co1ID.pt_BR.fl_str_mv
dc.contributor.referees1.none.fl_str_mv Rocha, Caroline Thennecy de Medeiros
dc.contributor.referees1ID.pt_BR.fl_str_mv
dc.contributor.referees1Lattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/8358112426847555
dc.contributor.referees2.none.fl_str_mv Fernandes, Eraldo Luís Rezende
dc.contributor.referees2ID.pt_BR.fl_str_mv
dc.contributor.referees2Lattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5878235526936399
dc.contributor.referees3.none.fl_str_mv Rosset, Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento
dc.contributor.referees3ID.pt_BR.fl_str_mv
dc.contributor.referees3Lattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/1010810293243435
dc.contributor.referees4.none.fl_str_mv Souza, Samuel Xavier de
dc.contributor.referees4ID.pt_BR.fl_str_mv
dc.contributor.referees4Lattes.pt_BR.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9892239670106361
dc.contributor.author.fl_str_mv Pinheiro, Daniel Nobre
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv Aloise, Daniel
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/5093210888872414
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Aloise, Daniel
contributor_str_mv Aloise, Daniel
Aloise, Daniel
dc.subject.por.fl_str_mv Agrupamento fuzzy
Otimização convexa
Múltiplos representantes
topic Agrupamento fuzzy
Otimização convexa
Múltiplos representantes
description O modelo dos k-medoides é um dos métodos de agrupamento de dados mais populares na literatura. Neste trabalho, propomos o Problema Convexo Fuzzy dos k-Medoides (CFKM), que não apenas possibilita que um objeto seja atribuído simultaneamente a diferentes grupos, mas também permite que um grupo seja representado por múltiplos medoides. O modelo proposto é convexo e consequentemente sua resolução é robusta à inicialização. Para verificar a importância do CFKM, comparamos com outros dois modelos fuzzy de k-medoides: o Problema Fuzzy dos k-Medoides (FKM) e o Problema de agrupamento de dados Fuzzy com Múltiplos Medoides (FMMdd), ambos resolvidos por meio de heurísticas devido à sua complexidade computacional. Os experimentos realizados tanto com dados sintéticos como com dados reais, assim como uma pesquisa com usuários, revelam que o CFKM não só é mais robusto à escolha de parâmetros de modelos fuzzy, como também é o único capaz de revelar aspectos importantes em dados inerentemente fuzzy.
publishDate 2020
dc.date.issued.fl_str_mv 2020-12-16
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2021-03-18T00:02:44Z
dc.date.available.fl_str_mv 2021-03-18T00:02:44Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv PINHEIRO, Daniel Nobre. Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides. 2020. 73f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31934
identifier_str_mv PINHEIRO, Daniel Nobre. Modelo fuzzy e convexo para agrupamento de dados por k-medoides. 2020. 73f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.
url https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/31934
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.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.publisher.program.fl_str_mv PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFRN
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Rio Grande do Norte
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFRN
instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron:UFRN
instname_str Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
instacron_str UFRN
institution UFRN
reponame_str Repositório Institucional da UFRN
collection Repositório Institucional da UFRN
bitstream.url.fl_str_mv https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/31934/2/Modelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdf.txt
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/31934/3/Modelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdf.jpg
https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/31934/1/Modelofuzzyconvexo_Pinheiro_2020.pdf
bitstream.checksum.fl_str_mv b0f32a1fc14aeb7200d070e7ef068709
204c60522f78a2470ddb58a2fbc8f80e
a55b51f560a8b2ea9ed52674b343d220
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1802117899896225792

Registros relacionados