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http://hdl.handle.net/1843/RVMR-78RHNV| Tipo: | Dissertação de Mestrado |
| Título: | Algoritmos de classificação baseados em análise formal de conceitos |
| Autor(es): | Joao Paulo Domingos Silva |
| Primeiro Orientador: | Newton Jose Vieira |
| Primeiro membro da banca : | Luiz Enrique Zarate |
| Segundo membro da banca: | Jose Lopes de Siqueira Neto |
| Resumo: | O ser humano sempre procura mais conhecimento. Esse é essencial em âmbitos pessoal e também profissional. Para conseguir mais conhecimento, o ser humano armazena volumosos repositórios de dados, dos quais tem que extrair informação. Contudo, a quantidade de dados e a complexidade desses podem prejudicar a extração de informação adequada. Para solucionar tal problema, recorre-se à chamada mineração de dados. Essa fornece um conjunto de métodos para processamento dos dados e extração de informação. Dentre tais métodos, esté a chamada classificação, de especial interesse para este trabalho. Existem diversas propostas de algoritmos de classificação. Algumas são clássicas (bastante conhecidas), como a chamada árvore de decisão. Outras, assunto principal deste trabalho, são propostas alternativas, baseadas por exemplo em análise formal de conceitos. Essas últimas propostas executam a tarefa de classificação por meio de estruturas chamadas reticulados de conceitos; e conseguem bons resultados. Este trabalho apresenta diferentes algoritmos para classificação baseados em análise formal de conceitos, sendo alguns desses propostas inéditas, publicados aqui pela primeira vez. Tais algoritmos têm boas precisões de classificação, mas apresentam alguns desafios, como os custos computacionais. |
| Assunto: | Algoritmos de computador Computação Mineração de dados (Computação) Sistemas de recuperação da informação |
| Idioma: | Português |
| Editor: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Sigla da Instituição: | UFMG |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/RVMR-78RHNV |
| Data do documento: | 23-Fev-2007 |
| Aparece nas coleções: | Dissertações de Mestrado |
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