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Análise Classificatória de Dados de Natureza Complexa: Uma aplicação do Coeficiente de Afinidade

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Sousa et al._resumo_ENSPM 2012.pdf343.86 KBAdobe PDF Download

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Abstract(s)

A Análise de Dados Simbólicos (ADS) é um domínio recente na área da descoberta do conhecimento e da gestão de dados. O seu primeiro passo consiste na extracção de informações úteis a partir de bases de dados de elevada dimensão, como em Data Mining, de modo a sumariar esses dados em termos dos seus conceitos mais relevantes. O segundo passo em ADS é aplicar novas ferramentas às informações extraídas, visando estender o Data Mining ao Knowledge Mining.O coeficiente de afinidade generalizado ponderado é uma medida de semelhança apropriada à Análise Classificatória (Cluster Analysis) de dados de natureza complexa (dados simbólicos), mesmo no caso de dados heterogéneos e de elevada dimensão. Neste trabalho, é dada uma atenção especial às medidas de proximidade entre objectos simbólicos, entre as quais o coeficiente de afinidade generalizado ponderado. É ilustrada a aplicação da Análise Classificatória Hierárquica Ascendente (ACHA) a dados de natureza complexa, retirados da literatura, com base no coeficiente de afinidade generalizado ponderado e em critérios de agregação clássicos e probabilísticos, estes últimos no âmbito da metodologia VL. Os resultados obtidos são comparados com os de outros autores.

Description

Encontro Nacional da Sociedade Portuguesa de Matemática (ENSPM 12). Universidade do Algarve, Faro, 9 a 11 de julho de 2012.

Keywords

Análise Classificatória Hierárquica Dados Simbólicos Coeficiente de Afinidade Generalizado Ponderado Metodologia VL

Citation

Sousa, Á.; Bacelar-Nicolau, H.; Nicolau, F.; Silva, O. (2012). "Análise Classificatória de Dados de Natureza Complexa: Uma aplicação do Coeficiente de Afinidade". In Livro de Resumos das do Encontro Nacional da SPM 2012, p. 95.

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Sociedade Portuguesa de Matemática

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