Metodologia para agrupamento de dados : uma versão da Busca Tabu para sistema R

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Távora, Marcelus Santana
Data de Publicação: 2015
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/10483/14108
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015.
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spelling Távora, Marcelus SantanaBiagio, Maria AméliaT ÁVORA, Marcelus Santana. Metodologia para Agrupamento de Dados- Uma versão da Busca Tabu para Sistema R. 2015. viii, 32 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.http://bdm.unb.br/handle/10483/14108Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2015.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 desenvolvimento computacional, através da linguagem do sistema em referência (R Core Team, 2014), de uma versão híbrida da metodologia de agrupamento não-hierárquico Busca Tabu (ou Tabu Search) com a heurística H-Means+, esta última recentemente implementada em linguagem do sistema R. 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, H-Means+, a versão implementada e denominada HBaseTabu, e versão híbrida das duas primeiras, denominada HK-Means, é 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 proposta e implementada neste trabalho apresenta resultados compatíveis com aqueles obtidos por K-Means e demonstra, em vários casos, superioridade sobre as heurísticas H-Means+ e HK-Means. Em situações em que o número de agrupamentos é maior que três. Em alguns casos os resultados obtidos mostraram-se melhores que os apresentados pela heurística K-Means, quando inicializou-se a metodologia implementada, HBaseTabu, com a melhor solução apresentada por K-Means, o que demonstra o poder de eficiência computacional da proposta HBaseTabu.Submitted by Aline Almeida (alinealmeida@bce.unb.br) on 2016-07-29T13:54:47Z No. of bitstreams: 1 2015_MarcelusSantanaTavora.pdf: 235718 bytes, checksum: 0d680ac029429efa1d7cf2957e3b12ab (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2016-08-15T12:03:23Z (GMT) No. of bitstreams: 3 2015_MarcelusSantanaTavora.pdf: 235718 bytes, checksum: 0d680ac029429efa1d7cf2957e3b12ab (MD5) license_text: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2016-08-15T12:03:23Z (GMT). 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