PPGSC - Doutorado em Sistemas e Computação
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Navegando PPGSC - Doutorado em Sistemas e Computação por Autor "66487099449"
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Tese Uma metodologia para definição do número de grupos e do conjunto de centros iniciais para algoritmos particionais(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-02-05) Silva, Huliane Medeiros da; Bedregal, Benjamin Rene Callejas; Canuto, Anne Magaly de Paula; 66487099449; http://lattes.cnpq.br/1357887401899097; http://lattes.cnpq.br/4601263005352005; http://lattes.cnpq.br/1797223363490431; Santos, Araken de Medeiros; http://lattes.cnpq.br/8059198436766378; Dimuro, Graçaliz Pereira; http://lattes.cnpq.br/9414212573217453; Moura, Ronildo Pinheiro de Araújo; http://lattes.cnpq.br/8664977292629302O agrupamento de dados consiste em agrupar objetos semelhantes de acordo com alguma característica. Na literatura, existem diversos algoritmos de agrupamento, dentre os quais destaca-se o algoritmo Fuzzy C-Means (FCM), um dos mais discutidos e utilizados em diferentes aplicações. Embora seja um método de agrupamento simples e fácil de manipular, o algoritmo FCM requer como parâmetro inicial o número de grupos. No geral, essa informação é desconhecida, a priori, e se torna um problema relevante no processo de análise de agrupamento de dados. Além disso, o desenho do algoritmo FCM depende fortemente da seleção dos centros iniciais dos grupos. Normalmente, a escolha do conjunto de centros iniciais é feita aleatoriamente, o que pode comprometer o desempenho do FCM e, consequentemente, o processo de análise de agrupamento. Neste contexto, este trabalho propõe uma nova metodologia pra determinar o número de grupos e o conjunto de centros iniciais de algoritmos particionais, usando como estudo de caso o algoritmo FCM e algumas de suas variantes. A ideia é usar um subconjunto dos dados originais para definir o número de grupos e determinar o conjunto de centros iniciais através de um método baseado em funções do tipo média. Com essa nova metodologia, pretende-se reduzir os efeitos colaterais da fase de definição de grupos, possivelmente tornando mais rápido o tempo de processamento e diminuindo o custo computacional. Para avaliar a metodologia proposta, serão utilizados diferentes índices de validação de agrupamento, capazes de avaliar a qualidade dos agrupamentos obtidos pelo algoritmo FCM e algumas de suas variantes, quando aplicados a diferentes bases de dados.