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http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5402| metadata.teses.dc.title: | Estudo do pso na clusterização de dados |
| metadata.teses.dc.creator: | Pereira, Dilson Lucas |
| metadata.teses.dc.contributor.advisor1: | Esmin, Ahmed Ali Abdalla |
| metadata.teses.dc.contributor.referee1: | Lacerda, Wilian Soares Saúde, André Vital |
| metadata.teses.dc.description.concentration: | Otimização |
| metadata.teses.dc.subject: | Clusterização Particle swarm optimization Otimização Mineração de dados Clustering Optimization Data mining |
| metadata.teses.dc.date.submitted: | 19-Dec-2007 |
| metadata.teses.dc.date.issued: | 23-Apr-2015 |
| metadata.teses.dc.identifier.citation: | PEREIRA, D. L. Estudo do pso na clusterização de dados. 2007. 43 p. Monografia (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2007. |
| metadata.teses.dc.description.resumo: | A quantidade de informação coletada atualmente é muito maior do que a capacidade humana de processá-la. Esse problema vem motivando o desenvolvimento de diversas técnicas computacionais capazes de extrair conhecimento valioso desses dados de modo eficiente. O problema de Clustering, ou Clusterização, consiste em encontrar grupos em certo conjunto de dados e é uma das principais tarefas de descoberta de conhecimento a partir de bancos de dados. O Particle Swarm Optimization (PSO) é uma técnica baseada no comportamento social bastante nova que vem sendo aplicada com sucesso a diversos tipos de problemas. Recentemente, foram propostas algumas abordagens que modificam o PSO para o problema de Clusterização, esses métodos são recentes e ainda podem ser trabalhados. Este trabalho tem como objetivo a análise do PSO na Clusterização de Dados, implementação e a melhoria de um dos métodos existentes. |
| metadata.teses.dc.description.abstract: | The amount of information collected nowadays is much greater than the human capacity of processing it. This problem has motivated the development of several computer methods able to extract valuable knowledge from these data in an efficient way. The Clustering problem consists on finding groups on a certain data set and is one of the main tasks on knowledge discovery from data bases. The Particle Swarm Optimization is a rather new method based on social behavior that has been successfully applied to many kinds of problems. Recently, some approaches were proposed modifying the PSO to the Clustering problem, these methods are recent and still can be worked. This work aims to analyze the PSO on data clustering, implement and improve one of the methods. |
| metadata.teses.dc.identifier.uri: | http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/5402 |
| metadata.teses.dc.language: | pt_BR |
| Appears in Collections: | PROGRAD - Ciência da Computação (Trabalhos de Conclusão de Curso) |
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