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Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/RFFO-7UEP9Z
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dc.contributor.advisor1Renato Martins Assuncaopt_BR
dc.contributor.advisor-co1Marcelo Azevedo Costapt_BR
dc.contributor.referee1Fábio Prates Machadopt_BR
dc.contributor.referee2Sabino Jose Ferreira Netopt_BR
dc.creatorMarcos de Oliveira Pratespt_BR
dc.date.accessioned2019-08-11T00:12:58Z-
dc.date.available2019-08-11T00:12:58Z-
dc.date.issued2008-06-16pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/RFFO-7UEP9Z-
dc.description.resumoEsse 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.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectÁrvorespt_BR
dc.subjectScanpt_BR
dc.subjectMétodopt_BR
dc.subject.otherEstatísticapt_BR
dc.titleMétodo Scan flexível para detecção em árvores hierárquicaspt_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
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