Uma plataforma intervalar para agrupamentos de dados

• Autor(a) principal: Silva, Liliane Ribeiro da
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/20551
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO; Distância intervalar; Medida de similaridade; Algoritmos de agrupamento; Índices de validação; Agregações de i-distâncias

Este trabalho propõe uma plataforma para métodos de agrupamentode dados do tipo intervalar e uma solução para dados híbridos que contenham esse tipo de dados. O principal objetivo do uso de dados com natureza intervalar é representar informação numérica dotada de imprecisões, que são normalmente capturadas a partir de medidas do mundo real. Para isso, é necessário adaptar técnicas de valores reais para serem utilizadas em dados intervalares.Para aplicações de agrupamento intervalares, por exemplo, é necessário propor uma distância intervalar e também adaptar algoritmos de agrupamento para serem utilizados nesse contexto. Neste caso, adaptamos uma distância intervalar, chamada $d_{km}$, e propomos algoritmos de agrupamento fuzzy intervalares, Fuzzy C-Means baseado em intervalos e ckMeans baseado em intervalos, e três índices de validação intervalares. Para validar a estrutura baseada em intervalos proposta, uma análise empírica foi realizada com conjuntos de dados sintéticos e reais. A análise empírica é baseada em um índice de validade de cluster externo, Correct Rand, e seis índices de validação interna, sendo que três são necessárias adequações para serem utilizados com dados intervalares.É realizada uma análise comparativa entre os resultados existentes na literatura e os resultados obtidos. E mais, para trabalhar com dados híbridos uma investigação sobre funções de agregações de i-distâncias é realizada.