Algoritmos de agrupamentos fuzzy intervalares e índice de validação para agrupamento de dados simbólicos do tipo intervalo
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18111 |
Resumo: | Symbolic Data Analysis (SDA) main aims to provide tools for reducing large databases to extract knowledge and provide techniques to describe the unit of such data in complex units, as such, interval or histogram. The objective of this work is to extend classical clustering methods for symbolic interval data based on interval-based distance. The main advantage of using an interval-based distance for interval-based data lies on the fact that it preserves the underlying imprecision on intervals which is usually lost when real-valued distances are applied. This work includes an approach allow existing indices to be adapted to interval context. The proposed methods with interval-based distances are compared with distances punctual existing literature through experiments with simulated data and real data interval |
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Moura, Ronildo Pinheiro de AraújoMOURA, Ronildo P. A.http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4781417E7Canuto, Anne Magaly de Paulahttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4790093J8Carvalho, Francisco de Assis Tenório dehttp://lattes.cnpq.br/3909162572623711Santiago, Regivan Hugo Nuneshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4790032Z4Bedregal, Benjamin René Callejas2014-12-17T15:48:11Z2014-11-272014-12-17T15:48:11Z2014-02-21MOURA, Ronildo Pinheiro de Araújo. An interval fuzzy clustering and validation index for clusteinf in interval symbolic data. 2014. 98 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2014.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/18111Symbolic Data Analysis (SDA) main aims to provide tools for reducing large databases to extract knowledge and provide techniques to describe the unit of such data in complex units, as such, interval or histogram. The objective of this work is to extend classical clustering methods for symbolic interval data based on interval-based distance. The main advantage of using an interval-based distance for interval-based data lies on the fact that it preserves the underlying imprecision on intervals which is usually lost when real-valued distances are applied. This work includes an approach allow existing indices to be adapted to interval context. The proposed methods with interval-based distances are compared with distances punctual existing literature through experiments with simulated data and real data intervalA Análise de Dados Simbólicos (SDA) tem como objetivo prover mecanismos de redução de grandes bases de dados para extração do conhecimento e desenvolver métodos que descrevem esses dados em unidades complexas, tais como, intervalos ou um histograma. O objetivo deste trabalho é estender métodos de agrupamento clássicos para dados simbólicos intervalares baseados em distâncias essencialmente intervalares. A principal vantagem da utilização de uma distância essencialmente intervalar está no fato da preservação da imprecisão inerente aos intervalos, pois a imprecisão é normalmente perdida quando as distâncias valoradas em R são aplicadas. Este trabalho inclui uma abordagem que permite adaptar índices de validação de agrupamento existentes para o contexto intervalar. Os métodos propostos com distâncias essencialmente intervalares são comparados a distâncias pontuais existentes na literatura através de experimentos realizados com dados sintéticos e reais intervalaresCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorapplication/pdfporUniversidade Federal do Rio Grande do NortePrograma de Pós-Graduação em Sistemas e ComputaçãoUFRNBRCiência da ComputaçãoMatemática intervalar. Agrupamento de dados. Análise de dados simbólicos. Fuzzy c-Means. Distância intervalarInterval mathematics. Clustering. Symbolic data analysis. Fuzzy c-Means i-metricsCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAOAlgoritmos de agrupamentos fuzzy intervalares e índice de validação para agrupamento de dados simbólicos do tipo intervaloAn interval fuzzy clustering and validation index for clusteinf in interval symbolic datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNORIGINALRonildoPAM_DISSERT.pdfapplication/pdf2783175https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18111/1/RonildoPAM_DISSERT.pdfc268ade677ca4b8c543ccc014b0aafefMD51TEXTRonildoPAM_DISSERT.pdf.txtRonildoPAM_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain173196https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18111/6/RonildoPAM_DISSERT.pdf.txt5a059f2e45f37c60d588a1e43a3f1a18MD56THUMBNAILRonildoPAM_DISSERT.pdf.jpgRonildoPAM_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg3521https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/18111/7/RonildoPAM_DISSERT.pdf.jpgb457e70ae1cf63999ad4e3d182a21a03MD57123456789/181112017-11-04 13:45:59.054oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/18111Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2017-11-04T16:45:59Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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