Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos (2016)
- Authors:
- Autor USP: MARTARELLI, NáDIA JUNQUEIRA - EESC
- Unidade: EESC
- Sigla do Departamento: SES
- Subjects: BANCO DE DADOS; ALGORITMOS GENÉTICOS
- Keywords: Agrupamento de dados; Algoritmos evolutivos; Clustering data; Evolutionary algorithm; Feature subset selection; Genetic algorithms; Seleção de atributos
- Language: Português
- Abstract: Com o surgimento da tecnologia da informação, o processo de análise e interpretação de dados deixou de ser executado exclusivamente por seres humanos, passando a contar com auxílio computacional para a descoberta de conhecimento em grandes bancos de dados. Este auxílio exige uma organização e ordenação das atividades, antes manualmente exercidas, em um processo composto de três grandes etapas. A primeira etapa deste processo conta com uma tarefa de redução da dimensionalidade, que tem como objetivo a eliminação de atributos que não contribuem para a análise dos dados, resultando portanto, na seleção de um subconjunto dos atributos originais. A seleção de um subconjunto de atributos pode ser encarada como um problema de busca, já que há inúmeras possibilidades de combinação dos atributos originais em subconjuntos. Dessa forma, uma das estratégias de busca que pode ser adotada consiste na busca randômica, executada por um algoritmo genético ou pelas suas variações. Este trabalho propõe a aplicação de duas variações do algoritmo genético, Algoritmo Genético Construtivo e Algoritmo Genético Enviesado com Chave Aleatória, no problema de seleção de atributos em agrupamento de dados, já que estas duas variações ainda não foram aplicadas em tal problema. A fim de verificar o desempenho destas duas variações, comparou-se ambas com a abordagem tradicional do algoritmo genético. Efetuou-se também a comparação entre as duas variações. Para isto, foi utilizada três bases de dados retiradas do repositório UCI de aprendizado de máquinas. Os resultados obtidos mostraram que os desempenhos, em termos de qualidade da solução, dos algoritmos: genético construtivo e genético enviesado com chave aleatório foram melhores, de maneira geral, do que o desempenho da abordagem tradicional. Constatou-se tambémdiferença significativa em termos de eficiência entre as duas variações e a abordagem tradicional
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2016
- Data da defesa: 03.08.2016
-
ABNT
MARTARELLI, Nádia Junqueira. Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos. 2016. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2016. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-05102016-134559/. Acesso em: 31 dez. 2025. -
APA
Martarelli, N. J. (2016). Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-05102016-134559/ -
NLM
Martarelli NJ. Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos [Internet]. 2016 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-05102016-134559/ -
Vancouver
Martarelli NJ. Seleção de atributos em agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos [Internet]. 2016 ;[citado 2025 dez. 31 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18156/tde-05102016-134559/ - Contributions to the mixed data clustering problem: from a conceptual codification and classification proposal to the usage of optimization methods
- High-performing heuristics to minimize flowtime in no-idle permutation flowshop
- Socioeconomic class Of brazilian cities for health, education and employment & income IFDM: a clustering data analysis
- Uma abordagem construtiva do algoritmo genético para a seleção de atributos no agrupamento de dados
- How have high-impact scientific studies designing their experiments on mixed data clustering? A systematic map to guide better choices
How to cite
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
