A Novel Cooperative Algorithm for Clustering Large Databases With Sampling.

Nome: Fabio Fabris
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 30/07/2012
Orientador:

Nome Papelordem decrescente
Flávio Miguel Varejão Orientador

Banca:

Nome Papelordem decrescente
Hélio José Corrêa Barbosa Examinador Externo
Renato Antônio Krohling Examinador Interno
Flávio Miguel Varejão Orientador

Resumo: Agrupamento de dados é uma tarefa recorrente em mineração de dados. Com o passar do tempo, vem se tornando mais importante o agrupamento de bases cada vez maiores. Contudo, aplicar heurísticas de agrupamento tradicionais em grandes bases não é uma tarefa fácil. Essas técnicas geralmente possuem complexidades pelo menos quadráticas no número de pontos da base, tornando o seu uso inviável pelo alto tempo de resposta ou pela baixa qualidade da solução final. A solução mais comumente utilizada para resolver o problema de agrupamento em bases de dados grandes é usar algoritmos especiais, mais fracos no ponto de vista da qualidade. Este
trabalho propõe uma abordagem diferente para resolver esse problema: o uso de algoritmos tradicionais, mais fortes, em um sub-conjunto dos dados originais. Esse sub-conjunto dos dados
originais é obtido com uso de um algoritmo co-evolutivo que seleciona um sub-conjunto de pontos difícil de agrupar.

Acesso ao documento

Acesso à informação
Transparência Pública

© 2013 Universidade Federal do Espírito Santo. Todos os direitos reservados.
Av. Fernando Ferrari, 514 - Goiabeiras, Vitória - ES | CEP 29075-910