BIRCHSCAN: UM MÉTODO DE APROXIMAÇÃO DO DBSCAN PARA GRANDES CONJUNTOS DE DADOS
Nome: IGOR DE MOURA VENTORIM
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 12/04/2021
Orientador:
Nome |
Papel |
|---|---|
| FLÁVIO MIGUEL VAREJÃO | Orientador |
Banca:
| Nome |
Papel |
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| ALEXANDRE LOUREIROS RODRIGUES | Examinador Externo |
| FLÁVIO MIGUEL VAREJÃO | Orientador |
| THIAGO OLIVEIRA DOS SANTOS | Examinador Interno |
Resumo: O algoritmo DBSCAN é um método clássico de agrupamento baseado em densidade. Este algoritmo permite identificar grupos de diferentes formatos, com a capacidade de gerenciar padrões ruidosos. O DBSCAN apresenta bons resultados, porém possui uma alta complexidade computacional em decorrência de diversos cálculos de distâncias no processo de agrupamento. Essa baixa eficiência computacional limita sua aplicação em grandes conjuntos de dados. Este trabalho apresenta um novo método de agrupamento cuja primeira etapa é a construção de elementos representativos para aplicar o DBSCAN a um conjunto reduzido de exemplos. O método proposto permite agrupar grandes conjuntos de dados com resultados próximos do resultado do DBSCAN em todo o conjunto de dados. A partir dos experimentos realizados, é observado que a técnica proposta apresenta bons resultados e consistência quando comparada a outros algoritmos com proposta semelhante.
