Um estudo sobre classificação binária baseado em programação matemática : A study on binary classification based on mathematical programming
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/7940 |
Resumo: | Orientador: Washington Alves de Oliveira |
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Um estudo sobre classificação binária baseado em programação matemática : A study on binary classification based on mathematical programmingA study on binary classification based on mathematical programmingProgramação (Matemática)Programação (Computadores)Otimização combinatóriaProgramming (Mathematics)Computer programmingCombinatorial optimizationOrientador: Washington Alves de OliveiraDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências AplicadasResumo: Esta dissertação tem como objetivo estudar o uso de técnicas de programação matemática em um contexto de mineração de dados para a extração de informações representativas a partir de banco de dados de larga escala. Os modelos usados nessa pesquisa baseiam-se na metodologia de programação por metas e em técnicas de otimização combinatória. No caso da programação por metas, os modelos são extensões da versão ponderada e da métrica Tchebychev, além da versão de programação por metas estendida que possibilita o modelador controlar o trade-off entre equilíbrio e otimização. O estudo principal dentro da mineração de dados foi a classificação binária. Uma parte do trabalho é dedicado ao estudo de nove modelos matemáticos de programação por metas acompanhado de uma série de comparações entre eles. Testes computacionais conduzidos em um estudo de caso para dados oriundos de experimentos práticos validam esta parte da pesquisa. As análises são conduzidas sobre um conjunto de dados relacionados com a determinação se a renda de um indivíduo excederia 50 mil dólares por ano baseando-se nos dados do Censo norte americano do ano de 1995 (classificação supervisionada). Uma segunda parte do trabalho é dedicado ao estudo de uma modelo de otimização combinatória, tendo como objetivo verificar se esse modelo é útil no contexto de clusterização binária (classificação não supervisionada) quando aplicado a um banco de dados de animais bovinos. Os resultados computacionais obtidos são analisados por meio de um conjunto de procedimentos estatísticos descritivos para validar o estudo propostoAbstract: This dissertation aims to study mathematical programming techniques to extract representative information from large-scale databases in a data mining context. The models used in this research are based on goal programming methodology and combinatorial optimization techniques. For the goal programming methodology, the models are based on the weighting and Tchebychev metric and the extended goal programming that allows the modeler to control the trade-off between balance and optimization. The principal study involves binary classification. A part of the work is dedicated to studying nine mathematical models of goal programming accompanied by a series of comparisons. Computational experiments conducted in a case study for data from practical experiments validate this part of the research. Analyzes are conducted on a set of data related to determining whether an individual’s income would exceed US$50,000 per year based on 1995 US Census data (supervised classification). A second part of the work involves studying a combinatorial optimization model. The objective is to verify if this model is advantageous in binary clustering (unsupervised classification) by applying it to a bovine animal database. The computational results are studied through descriptive statistical procedures to validate the proposed studyMestradoPesquisa Operacional e Gestão de ProcessosMestre em Engenharia de Produção e de ManufaturaFuncamp[s.n.]Oliveira, Washington Alves de, 1977-Torezzan, CristianoBartmeyer, Petra MariaUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Ciências AplicadasPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e de ManufaturaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASRibeiro, Luan Zuchi, 1994-20222022-04-28T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (91 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/7940RIBEIRO, Luan Zuchi. Um estudo sobre classificação binária baseado em programação matemática: A study on binary classification based on mathematical programming. 2022. 1 recurso online (91 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Ciências Aplicadas, Limeira, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/7940. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1261605Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-03-17T13:33:04Zoai::1261605Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2023-03-17T13:33:04Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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