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Título: Agrupamento de dados e suas aplicações
Título(s) alternativo(s): Data grouping and its applications
Autor(es): MENDES, Jakelson Carreiro
Palavras-chave: Mineração de dados
Agrupamento de dados
Técnicas de agrupamento
Aplicações de agrupamento
Data mining
Data grouping
Grouping techniques
Grouping applications
Data do documento: 18-Jul-2017
Editor: Universidade Federal do Maranhão
Resumo: Nos últimos anos, verificou-se um grande crescimento na quantidade de dados armazenados. A mineração de dados surgiu como propósito de identificar e extrair informações relevantes baseados nessa base de dados. Avanços nas tecnologias de armazenamento de dados, o aumento na velocidade e capacidade dos sistemas e a melhoria desses sistemas gerenciadores de banco de dados, têm permitido transformar essa enorme quantidade de dados em grandes bases de dados. Este trabalho apresenta os conceitos fundamentais de Agrupamento de Dados (Clustering) que é uma técnica de Data Mining para fazer agrupamentos automáticos dedados segundo seu grau de semelhança, também serão apresentadas três técnicas/métodos simples, mas muito importantes para introduzir muitos dos conceitos envolvidos no agrupamento de dados. As técnicas de agrupamento são instrumentos valiosos na análise exploratória dos dados e encontram aplicações em várias áreas. Ao final será apresentado alguns dos diversos domínios de aplicações de agrupamento, tais como: biologia, recuperação de informações, medicina, segmentação de imagens e mineração de textos.
Descrição: Abstract In recent years, there has been a large in crease in the amount of data stored. Data mining was developed with the purpose of identifying and extracting relevant information based on this database. Advances in data storage technologies, the increase in speed and capacity of systems and the improvement of these data base management systems, have allowed to transform this enormous amount of data into large databases. This work presents fundamental concepts of Clustering that is the Data Mining technique to make automatic groupings of data according to their degree of learning, three simple techniques/methods are also presented, but very important to introduce many of the concepts involved In the data grouping. Grouping techniques are valuable tools in the exploratory analysis of data and find applications in several areas. At the end will be presented some of these diverse fields of clustering applications, such as: In biology, information retrieval, medicine, image segmentation and text mining.
URI: http://hdl.handle.net/123456789/3570
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Ciência da Computação do Campus do Bacanga

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