{"id":67,"date":"2018-04-13T17:29:01","date_gmt":"2018-04-13T17:29:01","guid":{"rendered":"http:\/\/lina.ufpi.br\/vinicius\/?p=67"},"modified":"2019-05-21T14:19:02","modified_gmt":"2019-05-21T14:19:02","slug":"rotulac%cc%a7a%cc%83o-de-grupos-em-algoritmos-de-agrupamento-baseados-em-dista%cc%82ncia-utilizando-grau-de-pertine%cc%82ncia","status":"publish","type":"post","link":"http:\/\/lina.ufpi.br\/vinicius\/?p=67","title":{"rendered":"Rotula\u00e7\u00e3o de Grupos em Algoritmos de Agrupamento Baseados em Dist\u00e2ncia Utilizando Grau de Pertin\u00eancia"},"content":{"rendered":"<p>Aluno:<strong>Francisco das Chagas Imperes Filho<\/strong><br \/>\n<em>Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado<\/em><\/p>\n<p><strong>Resumo<\/strong>: O agrupamento de dados vem sendo considerado um item relevante na sub\u00e1rea de Aprendizagem de M\u00e1quina (AM), mais especificamente Aprendizagem de M\u00e1quina Na\u0303o Supervisionada. Por esse motivo, nos \u00faltimos anos este t\u00f3pico vem ganhando destaque no campo da Intelig\u00eancia Artificial (IA). O problema relacionado ao agrupamento (clustering) \u00e9 abordado com frequ\u00eancia em muitos trabalhos, e a compreens\u00e3o dos grupos (clusters) \u00e9 t\u00e3o importante quanto a sua forma\u00e7\u00e3o. Definir grupos pode auxiliar na interpretac\u0327a\u0303o e, consequentemente, direcionar esforc\u0327os para tomada de decisa\u0303o levando em considerac\u0327a\u0303o as peculiaridades de cada grupo formado. As interpretac\u0327o\u0303es dos grupos podem ser bastante \u00fateis quando \u00e9 necess\u00e1rio saber o que torna um elemento pertencente a um grupo, quais as principais caracter\u00edsticas de um grupo, quais as diferenc\u0327as e similaridades entre os grupos, entre outras situac\u0327o\u0303es. Devido a problem\u00e1tica relacionada a encontrar definic\u0327o\u0303es, ou r\u00f3tulos, capazes de identificar facilmente os grupos formados, este trabalho descreve um modelo que elabora r\u00f3tulos para encontrar caracter\u00edsticas relevantes nos elementos de cada grupo e identific\u00e1-los de forma \u00fanica. A proposta est\u00e1 dividida em duas partes. Na primeira o modelo transforma a sa\u00edda padra\u0303o de um algoritmo de agrupamento na\u0303o supervisionado baseado em dist\u00e2ncia em Grau de Pertin\u00eancia (GP). Nessa etapa cada elemento da base de dados analisada recebe um GP em relac\u0327a\u0303o a cada grupo formado. Na segunda, os elementos com seus respectivos GPs sa\u0303o utilizados para formular faixas de valores para os r\u00f3tulos. Estes, por sua vez, sa\u0303o capazes de identificar grupos de forma \u00fanica em bases de dados bem difundidas na literatura. O m\u00e9todo foi submetido a uma an\u00e1lise comparativa com outro modelo de rotulac\u0327a\u0303o que tem por objetivo identificar caracter\u00edsticas \u00fanicas em grupos de dados, facilitando sua compreensa\u0303o. Os r\u00f3tulos produzidos pela proposta deste trabalho conseguiram representar um grande n\u00famero de elementos de cada grupo, favorecendo seu entendimento. Na an\u00e1lise comparativa, o modelo conseguiu produzir r\u00f3tulos atingindo m\u00e9dia de percentual de acertos de 94, 66% nas bases de dados analisadas, permitindo uma f\u00e1cil interpretac\u0327a\u0303o das definic\u0327o\u0303es geradas. Por fim, a proposta foi analisada utilizando outras bases de dados atingindo m\u00e9dia de percentual de acertos de 92, 01%. Os experimentos realizados demonstram que o modelo proposto \u00e9 capaz de construir r\u00f3tulos para a identificac\u0327a\u0303o de grupos, melhorando a sua compreensa\u0303o.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.dropbox.com\/s\/d6h3jyxxg13pi4l\/DissertacaoV7_Imperes.pdf?dl=0\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Download do trabalho<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aluno:Francisco das Chagas Imperes Filho Disserta\u00e7\u00e3o de Mestrado Resumo: O agrupamento de dados vem sendo considerado um item relevante na sub\u00e1rea de Aprendizagem de M\u00e1quina (AM), mais especificamente Aprendizagem de M\u00e1quina Na\u0303o Supervisionada. Por esse motivo, nos \u00faltimos anos este t\u00f3pico vem ganhando destaque no campo da Intelig\u00eancia Artificial (IA). 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