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http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7UEP9Z
Tipo: | Dissertação de Mestrado |
Título: | Método Scan flexível para detecção em árvores hierárquicas |
Autor(es): | Marcos de Oliveira Prates |
Primeiro Orientador: | Renato Martins Assuncao |
Primeiro Coorientador: | Marcelo Azevedo Costa |
Primeiro membro da banca : | Fábio Prates Machado |
Segundo membro da banca: | Sabino Jose Ferreira Neto |
Resumo: | Esse trabalho apresenta um deficiente algoritmo de varredura para bancos de dados hierárquicos que podem ser representados na forma de árvores. O algoritmo procura através dos galhos da árvore e é capaz de agregar folhas em diferentes galhos. A varredura procura por um cluster candidato através da estatística Minimum Description Length (MDL). A estatística de teste combina o logaritmo da razão de verossimilhança e a quantidade de informação necessária para representar internamente o cluster. Esse segundo termo controla os graus de liberdade do algoritmo de busca. Fazendo isso, a metodologia previne o acréscimo de folhas que desnecessariamente aumentem o termo do logaritmo da razão de verosimilhança. Resultados mostram que a metodologia MDL é um algoritmo flexível capaz de detectar clusters em bancos de dados hierárquicos nos quais os elementos do cluster estão distribuídos pela árvore. Dessa forma, o algoritmo explora grupos de cluster que não são explícitos simplesmente olhando para cortes nos galhos ou em analises combinatórias dos dados fornecidos. |
Assunto: | Estatística |
Idioma: | Português |
Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
Sigla da Instituição: | UFMG |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7UEP9Z |
Data do documento: | 16-Jun-2008 |
Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
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