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dc.contributor.advisorPedreira, Carlos Eduardo-
dc.contributor.authorCosta, Lygia Marina Mendes da-
dc.date.accessioned2019-07-04T13:15:50Z-
dc.date.available2019-07-06T03:00:14Z-
dc.date.issued2017-11-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11422/8651-
dc.description.abstractThis dissertation proposes a new method of hierarchical partitioning classification that aims not only to return a response regarding the class of an element, but also to provide more information about the classification process and the spatial arrangement of the classes along the attribute space. Through iterative partitioning and the use of concepts such as divergence between distributions, the method seeks to find regions where there is a predominant class and regions where overlap between classes makes classification more complex. Experiments with artificial and real databases were performed to demonstrate the competitiveness of the method and its advantage in separating regions of easy classification of more complex regions, both for own classification and to obtain more information on the performance of well-known methods.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio de Janeiropt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEngenharia de Sistemas e Computaçãopt_BR
dc.subjectParticionamento hierárquicopt_BR
dc.subjectDivergência de Cauchy-Schwarzpt_BR
dc.titleAlgoritmo de classificação por particionamento hierárquicopt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7881363602791537pt_BR
dc.contributor.referee1Peres, Rodrigo Tosta-
dc.contributor.referee2Barbosa, Valmir Carneiro-
dc.contributor.referee3Barreto, Guilherme de Alencar-
dc.description.resumoEsta dissertação propõe um novo método de classificação por particionamento hierárquico que visa não só retornar uma resposta referente `a classe de um elemento, mas também fornecer maiores informações quanto ao processo de classificação e quanto a disposição espacial das classes ao longo do espaço de atributos. Através de um particionamento iterativo e do uso de conceitos como divergência entre distribuições, o método busca encontrar regiões em que haja uma classe predominante e regiões em que a sobreposição entre as classes torna a classificação mais complexa. Experimentos com bancos de dados artificiais e reais foram realizados para demonstrar a competitividade do método e a sua vantagem em separar regiões de fácil classificação de regiões mais complexas, tanto para classificação própria quanto para obter maiores informações quanto ao desempenho de outros métodos mais conhecidos.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentInstituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenhariapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFRJpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.embargo.termsabertopt_BR
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