Devolopement of a New Data Clustering Technique Using Dynamic Model and Active Contours

• Grant number: 07/00222-2
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Doctorate
• Start date: February 01, 2008
• End date: August 31, 2010
• Field of knowledge: Physical Sciences and Mathematics - Computer Science - Computing Methodologies and Techniques
• Principal Investigator: Zhao Liang
• Grantee: Fabricio Aparecido Breve
• Host Institution: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brazil
• Associated research grant: 02/02681-0 - Chaotic dynamics, AP.TEM

Abstract

Clusterização de dados é uma técnica importante em aplicações de análise de padrões, tomada de decisão, aprendizado de máquina, mineração de dados, recuperação de documentos, segmentação de imagens e reconhecimento de padrões. Neste projeto, será focado no desenvolvimento de um novo modelo de clusterização de dados, utilizando o modelo dinâmico e contornos ativos. As vantagens esperadas são: capacidade de identificar formas arbitrárias de clusters, representação hierárquica de clusters, robustez a ruído e robustez na identificação de clusters para dados ambíguos. O modelo será testado com dados artificiais, imagens e aplicado à análise de expressão de genes.

Academic Publications

(References retrieved automatically from State of São Paulo Research Institutions)

BREVE, Fabricio Aparecido. Machine learning in complex networks. 2010. Doctoral Thesis - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.