Aluna: L\u00facia Em\u00edlia Soares Silva
\nDisserta\u00e7\u00e3o de Mestrado<\/p>\n
Resumo:<\/p>\n
Os Modelos de Rotula\u00e7\u00e3o de Grupos prop\u00f5em a aplica\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de Intelig\u00eancia Artificial para extra\u00e7\u00e3o das principais caracter\u00edsticas dos grupos, a fim de fornecer uma ferramenta para interpreta\u00e7\u00e3o de agrupamentos oriundos dos mais diversos tipos de algoritmos de clustering. Para isso, diferentes t\u00e9cnicas, como Aprendizagem de M\u00e1quina, L\u00f3gica Fuzzy e discretiza\u00e7\u00e3o de dados s\u00e3o utilizadas na identifica\u00e7\u00e3o dos atributos mais relevantes para forma\u00e7\u00e3o dos grupos e dos intervalos de valores associados a eles. Esse trabalho apresenta um modelo de rotula\u00e7\u00e3o de grupos baseado no uso de regress\u00e3o para delimita\u00e7\u00e3o de intervalos de valores dos atributos que revelem os pares atributo-intervalo que melhor resumem os grupos. A relev\u00e2ncia de um atributo para o agrupamento \u00e9 determinada pelos intervalos de valores dos atributos em que o erro de predi\u00e7\u00e3o da regress\u00e3o \u00e9 m\u00ednimo, baseado na an\u00e1lise de res\u00edduos da regress\u00e3o que tenta identificar os intervalos dos atributos em que a exist\u00eancia de observa\u00e7\u00f5es influentes seja a menor poss\u00edvel. O modelo proposto foi utilizado na rotula\u00e7\u00e3o das bases de dados da literatura dispon\u00edveis no reposit\u00f3rio UCI: \u00cdris, Sementes, Vinhos, Vidros, C\u00e2ncer de Mama e Parkinson, e avaliado pelos crit\u00e9rios: Taxa de Concord\u00e2ncia, que analisa a propor\u00e7\u00e3o de elementos dos grupos representados pelos r\u00f3tulos, e Taxa de Erro, que considera a propor\u00e7\u00e3o dos elementos dos demais grupos representados pelos r\u00f3tulos, medidas a serem maximizada e minimizada, respectivamente. Os resultados obtidos nos experimentos mostram que o modelo \u00e9 eficaz em rotular os grupos, apresentando Taxa de Concord\u00e2ncia m\u00e9dia entre 0,93 e 1,0 para as bases de dados utilizadas, superando os modelos da literatura. Al\u00e9m disso, o modelo garante a especificidade dos r\u00f3tulos, avaliada pelas Taxas de Erro entre 0,05 e 0,12 com desvio padr\u00e3o de 0,05.<\/p>\n