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ORCID:  http://orcid.org/0000-0003-3877-109X
Tipo de documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acceso: Acesso Aberto
Título: Agrupamento de dados online via combinação de partições
Título (s) alternativo (s): Ensemble Clustering in Data Stream
Autor: Andrade, Jessiane Gomes
Primer orientador: Abdala, Daniel Duarte
Primer miembro de la banca: Paiva, Elaine Ribeiro de Faria
Segundo miembro de la banca: Escarpinati, Mauricio Cunha
Resumen: Este trabalho tem como objetivo avaliar o impacto da utilização de técnicas consensuais de agrupamento de dados no contexto de agrupamento de fluxos de dados. Três algoritmos de agrupamento de dados online foram utilizados neste estudo. Adicionalmente três funções consensuais foram utilizadas. A adaptação das funções consensuais e da métrica de distância utilizada foi necessária pois estas originalmente funcionavam para dados em batch. Um experimento foi desenvolvido para avaliar o impacto da sua utilização conjunta. Os resultados preliminares apontam que as funções consensuais podem entregar resultados confiáveis mesmo em situações de envelhecimento de dados.
Abstract: This paper aims to evaluate the impact of using consensual data clustering techniques in the context of clustering data streams. Three online data clustering algorithms were used in this study. Additionally, three consensual functions were used. The adaptation of the consensus functions and the distance metric used was necessary as these originally worked for batch data. An experiment was developed to assess the impact of their joint use. Preliminary results indicate that consensual functions can deliver reliable results even in data aging situations.
Palabras clave: Clustering
Ensemble clustering
Online clustering
Data stream
Agrupamento de dados
Fluxo de dados
Agrupamento de dados Online
Combinação de partição
Área (s) del CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Cita: ANDRADE, Jessiane Gomes. Agrupamento de dados online via combinação de partições. 2021. 64 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34842
Fecha de defensa: 17-jun-2021
Aparece en las colecciones:TCC - Ciência da Computação

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