TEDE Universidade Católica de Santos Programa de Pós-graduação Mestrado em Informática
Please use this identifier to cite or link to this item: https://tede.unisantos.br/handle/tede/608
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.creatorAlves, Vinícius Santino-
dc.creator.IDCPF:22066155845por
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9911621358448216por
dc.contributor.advisor1Campello, Ricardo José Gabrielli Barreto-
dc.contributor.advisor1IDCPF:13246018847por
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8839646082565060por
dc.contributor.advisor-co1Hruscka, Eduardo Raul-
dc.contributor.advisor-co1IDCPF:89010914968por
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8777859677671430por
dc.date.accessioned2015-02-04T21:45:28Z-
dc.date.available2007-06-18-
dc.date.issued2007-02-23-
dc.identifier.citationALVES, Vinícius Santino. Um algoritmo evolutivo rápido para agrupamento de dados. 2007. 91 f. Dissertação (Mestrado em Sistemas distribuídos e Sistemas inteligentes) - Universidade Católica de Santos, Santos, 2007.por
dc.identifier.urihttps://tede.unisantos.br/handle/tede/608-
dc.description.resumoA atividade de agrupamento de dados (obter uma partição que represente a estrutura de um conjunto de objetos) é de vasta aplicabilidade e importância nos dias de hoje. Ferramentas de agrupamento de dados são aplicadas em diversos domínios: inteligência artificial, reconhecimento de padrões, economia, ecologia, psiquiatria, marketing, entre outros. Algoritmos evolutivos são ferramentas inspiradas na teoria da evolução das espécies que são, em geral, aplicados a problemas de otimização. Tais algoritmos são capazes de encontrar boas soluções (subótimas) em tempo computacional razoável e, por esta razão, eles são utilizados desde a década de 60 como opção para a solução de problemas complexos. Quando considerado como um problema de otimização combinatória, a atividade de agrupamento de dados tem espaço de busca de complexidade não polinomial. Tal complexidade tem estimulado o desenvolvimento de ferramentas de agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos. Nesta dissertação apresenta-se o novo Algoritmo Evolutivo Rápido para Agrupamento de Dados (Fast- EAC), uma ferramenta capaz de estimar o número ótimo de grupos para um determinado conjunto de dados e a respectiva partição dos dados utilizando a abordagem de algoritmos evolutivos. Além da proposta do novo Fast-EAC, são contribuições desse trabalho a proposta de uma nova metodologia de avaliação para algoritmos evolutivos aplicados a agrupamento de dados e um novo índice externo de avaliação de partições, o Rand Index parcial por grupos.por
dc.formatapplication/pdfpor
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Católica de Santospor
dc.publisher.departmentSistemas distribuídos e Sistemas inteligentespor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsCatólica de Santospor
dc.publisher.programMestrado em Informáticapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectagrupamento de dadospor
dc.subjectalgoritmos evolutivospor
dc.subjectk-médias, estimação automática de número de grupospor
dc.subjectrand indexpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleUm algoritmo evolutivo rápido para agrupamento de dadospor
dc.typeDissertaçãopor
Appears in Collections:Mestrado em Informática

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Vinicius Alves.pdf723.21 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.