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2018_AllanVieiraDeCastroQuadros_tcc.pdfTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)1,84 MBAdobe PDFver/abrir
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Campo Dublin CoreValorLíngua
dc.contributor.advisorCançado, André Luiz Fernandes-
dc.contributor.authorQuadros, Allan Vieira de Castro-
dc.identifier.citationQUADROS, Allan Vieira de Castro. Uma proposta para a determinação do número de clusters. 2018. x, 52 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018.pt_BR
dc.description.abstractDeterminar o número k de grupos nos dados é um problema recorrente na análise de clusters. Neste trabalho, propomos um método para a estimação de k utilizando uma função multiobjetivo. Um algoritmo de agrupamento baseado em árvores geradoras mínimas (MST) é executado nos dados reais e em hipercubos simulados a partir de distribui- ções Uniformes utilizando uma adptação do conceito de cubic clustering criterion (CCC). As estatísticas de teste obtidas para k = 2; 3; :::n clusters são então comparadas e determina-se o valor mais adequado de k. Espera-se que soluções espúrias de agrupamento nos dados apresentem valores de estatísticas de teste próximos aos das simulações. Os testes iniciais do algoritmo indicam um bom funcionamento para dados com clusters elipsóides e alongados. A presença de outliers e de grupos anelares, por outro lado, di cultam seu funcionamento.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordClusterpt_BR
dc.subject.keywordÁrvores geradoras mínimas (MST)pt_BR
dc.subject.keywordOtimização de Paretopt_BR
dc.titleUma proposta para a determinação do número de clusterspt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2020-07-29T23:12:19Z-
dc.date.available2020-07-29T23:12:19Z-
dc.date.submitted2018-07-06-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/25134-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1Finding the number k of groups in data is a common problem in cluster analysis. In this study we propose a method to estimate k using a multiobjective function. We run a Minimum Spanning Tree (MST) based clustering algorithm on real data and on hypercubes which are simulated from Uniform distributions using an adaptation of the cubic clustering criterion (CCC) concept. The test statistics obtained for k = 2; 3; :::n clusters are then compared and the most appropriate value of k is determined. Spurious solutions in grouping real data are expected to present test statistics values close to those of simulations. Initial tests indicate a great performance on data with ellipsoid and elongated clusters. On the other hand, the algorithm fails in the presence of outliers and ring shaped groups.pt_BR
Aparece na Coleção:Estatística



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