| Processo: | 06/04961-1 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de março de 2007 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2010 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação |
| Pesquisador responsável: | André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho |
| Beneficiário: | Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Aprendizado computacional Grafos Agrupamento de dados |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Agrupamento De Dados | Clustering | Grafos | Meta Heuristicas | Aprendizado de Máquina |
Resumo Neste projeto será estudado o problema de agrupamento de dados (clustering), que consiste em, dado um conjunto de dados com um determinado número de atributos, formar grupos (clusters) que tenham uma forte similaridade entre si. Para realizar tal estudo, serão investigados algoritmos de agrupamento de dados baseados em teoria dos grafos. Um problema de agrupamento pode ser visto como um problema de otimização, em que o objetivo a ser maximizado (ou minimizado) está relacionado a algum critério que avalie a qualidade do agrupamento obtido. Como existem vários critérios para avaliar os agrupamentos obtidos, cada critério observando um aspecto diferente, serão investigados métodos que procurem conciliar diferentes critérios, como os métodos de otimização multi-objetivo e ensembles de agrupamentos. Serão propostas meta-heurísticas para esses problemas e que serão analisadas por meio de métodos de validação e técnicas estatísticas. | |
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