Estudo comparativo de heurísticas para resolução de problemas MSSC utilizando o Sistema de Operação R

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carreiro, Felipe Veloso Alves
Data de Publicação: 2016
Outros Autores: Vale, Lucas César Pereira
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: http://bdm.unb.br/handle/10483/15684
Resumo: Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016.
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spelling Carreiro, Felipe Veloso AlvesVale, Lucas César PereiraBiagio, Maria AméliaCARREIRO, Felipe Veloso Alves. Estudo comparativo de heurísticas para resolução de problemas MSSC utilizando o Sistema de Operação R. 2016. xix, 37 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.http://bdm.unb.br/handle/10483/15684Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2016.Metodologias não-hierárquicas para agrupamento de dados têm sido bastante estudadas e utilizadas nas últimas décadas, muitas delas buscando otimizar um critério comum que é o de minimizar a soma dos quadrados das discrepâncias internas aos grupos formados por seus procedimentos. O problema de se agrupar dados com este critério é bastante conhecido na literatura como problema MSSC (Minimum Sum of Squares Clustering). Dentre as metodologias voltadas para a resolução de problema MSSC deve-se citar a já bastante conhecida heurística K-Means. Com o mesmo propósito, muitas metodologias surgiram nas últimas décadas e, dentre as principais, destacam-se as metodologias H-Means, e mais recentemente sua forma não-degenerada H-Means+, as metodologias Tabu Search e VNS. No entanto, em ambiente computacional fortemente demandado por estatísticos, como o sistema computacional R, estas metodologias, com exceção da primeira, ainda não estão disponíveis. O presente trabalho consiste no estudo dessas novas heurísticas e na modificação da versão implementada da Busca Tabu e H-Means para melhorar os resultados já conhecidos com alguns bancos de dados. Resultados computacionais são obtidos para os bancos de dados USArrests e Íris de Fisher, ambos disponíveis no mesmo sistema em referência. Análise comparativa dos agrupamentos, obtidos pelas metodologias K-Means, a versão implementada e modificada da HBaseTabu e do H-Means apresentada para distintos números de clusters. Os resultados apresentados são validados, no primeiro teste, através dos valores ótimos apresentados por K-Means, e por valores ótimos já conhecidos para os testes realizados com o banco de dados _Iris. Através da análise dos resultados obtidos, pode-se observar que a heurística implementada neste trabalho apresenta resultados melhores daqueles obtidos por K-Means e demonstram, em vários casos, superioridade sobre as demais heurísticas, o que mostra o poder de e ciência das mudanças realizadas na implementação computacional desse novo algoritmo.Submitted by Aline Almeida (alinealmeida@bce.unb.br) on 2016-10-31T14:59:20Z No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2016_FelipeVelosoAlvesCarreiro_LucasCesarPereiraVale.pdf: 440479 bytes, checksum: 39f5e8779b3d94fb815a6f309bb61ba8 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2017-01-12T12:01:18Z (GMT) No. of bitstreams: 3 license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) 2016_FelipeVelosoAlvesCarreiro_LucasCesarPereiraVale.pdf: 440479 bytes, checksum: 39f5e8779b3d94fb815a6f309bb61ba8 (MD5)Made available in DSpace on 2017-01-12T12:01:18Z (GMT). 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