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Agrupamento visual em grandes conjuntos de dados multidimensionais

Gamero, Eduardo Jose Tejada

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação 2003-09-19

Acesso online. A biblioteca também possui exemplares impressos.

  • Título:
    Agrupamento visual em grandes conjuntos de dados multidimensionais
  • Autor: Gamero, Eduardo Jose Tejada
  • Orientador: Minghim, Rosane
  • Assuntos: Não Disponível; Not Available
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: O agrupamento visual de dados é uma abordagem que integra conceitos de visualização de informação e de aprendizado de máquina, especificamente por agrupamento, em um único algoritmo. Isso permite aproveitar a capacidade dos seres humanos para tomar decisões baseados em conhecimento específico de domínio, bem como a capacidade dos computadores para registrar, armazenar, manipular, e recuperar dados. Este trabalho apresenta a pesquisa realizada nessa linha, a qual tratou problemas específicos presentes nos métodos de agrupamento visual de dados. O principal problema em estudo foi a escalabilidade de algoritmos de agrupamento visual baseados em densidade, propondo meios para acelerar os processos de cálculo de projeções e de estimativa de densidade envolvidos neles. Como resultado é apresentado o algoritmo HC-Enhanced, que possui desempenho bastante superior ao algoritmo HC-Cooperative no qual é baseado, além de um dispositivo de melhoria do agrupamento.
  • DOI: 10.11606/D.55.2003.tde-03122014-084211
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
  • Data de criação/publicação: 2003-09-19
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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  • Realização: ABCD-USP USP   Logos de Redes Sociais: Freepik

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