1. Repositório Institucional - Universidade Federal de Uberlândia
  2. Faculdade de Computação (FACOM)
  3. TCC - Ciência da Computação
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dc.creatorAndrade, Jessiane Gomes-
dc.date.accessioned2022-04-19T18:02:21Z-
dc.date.available2022-04-19T18:02:21Z-
dc.date.issued2021-06-17-
dc.identifier.citationANDRADE, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34842-
dc.description.abstractThis 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipPesquisa sem auxílio de agências de fomentopt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectClusteringpt_BR
dc.subjectEnsemble clusteringpt_BR
dc.subjectOnline clusteringpt_BR
dc.subjectData streampt_BR
dc.subjectAgrupamento de dadospt_BR
dc.subjectFluxo de dadospt_BR
dc.subjectAgrupamento de dados Onlinept_BR
dc.subjectCombinação de partiçãopt_BR
dc.titleAgrupamento de dados online via combinação de partiçõespt_BR
dc.title.alternativeEnsemble Clustering in Data Streampt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Abdala, Daniel Duarte-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0083781586520627pt_BR
dc.contributor.referee1Paiva, Elaine Ribeiro de Faria-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8238524390290386pt_BR
dc.contributor.referee2Escarpinati, Mauricio Cunha-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5939941255055989pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0003275210020507pt_BR
dc.description.degreenameTrabalho de Conclusão de Curso (Graduação)pt_BR
dc.description.resumoEste 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.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.courseCiência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration64pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.orcid.putcode111687243-
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