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Discretização e geração de gráficos de dados em aprendizado de máquina (2006)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: VOLTOLINI, RICHARDSON FLORIANI - ICMC
  • USP Schools: ICMC
  • Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; MINERAÇÃO DE DADOS
  • Language: Português
  • Abstract: A elevada quantidade e variedade de informações adquirida e armazenada em meio eletrônico e a incapacidade humana de analizá-las, têm motivado o desenvolvimento da área de Mineracão de Dados - MD - que busca, de maneira semi-automática, extrair conhecimento novo e útil de grandes bases de dados. Uma das fases do processo de MD é o pré-processamento dessas bases de dados. O pré-processamento de dados tem como alguns de seus principais objetivos possibilitar que o usuário do processo obtenha maior compreensão dos dados utilizados, bem como tornar os dados mais adequados para as próximas fases do processo de MD. Uma técnica que busca auxiliar no primeiro objetivo citado é a geracão de gráficos de dados, a qual consiste na representação gráfica dos registros (exemplos) de uma base de dados. Existem diversos métodos de geracão de gráficos, cada qual com suas características e objetivos. Ainda na fase de pré-processamento, de modo a tornar os dados brutos mais adequados para as demais fases do processo de MD, diversas técnicas podem ser aplicadas, promovendo transformações nesses dados. Uma delas é a discretização de dados, que transforma um atributo contínuo da base de dados em um atributo discreto. Neste trabalho são abordados alguns métodos de geração de gráficos e de discretização de dados freqüentemente utilizados pela comunidade. Com relação aos métodos de geração de gráficos, foi projetado e implementado o sistema DISCOVERGRAPHICS que provê interfaces para a geraçãode gráficos de dados. As diferentes interfaces criadas permitem a utilização do sistema por usuários avançados, leigos e por outros sistemas computacionais. Com relação ao segundo assunto abordado neste trabalho, discretização de dados, foram considerados diversos métodos de discretização supervisionados e não-supervisionados, freqüentemente utilizados pela comunidade, e foi proposto um novo método ) não-supervisionado denominado K-MeansR. Esses métodos foram comparados entre sí por meio da realização de experimentos e analise estatística dos resultados, considerando-se diversas medidas para realizar a avaliação. Os resultados obtidos indicam que o método proposto supera vários dos métodos de discretização considerados
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 17.11.2006
  • Acesso online ao documento

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    BibliotecaCód. de barrasNúm. de chamada
    ICMC30300036676T V938dg e.1
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    • ABNT

      VOLTOLINI, Richardson Floriani; MONARD, Maria Carolina. Discretização e geração de gráficos de dados em aprendizado de máquina. 2006.Universidade de São Paulo, São Carlos, 2006. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24012007-144841/ >.
    • APA

      Voltolini, R. F., & Monard, M. C. (2006). Discretização e geração de gráficos de dados em aprendizado de máquina. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24012007-144841/
    • NLM

      Voltolini RF, Monard MC. Discretização e geração de gráficos de dados em aprendizado de máquina [Internet]. 2006 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24012007-144841/
    • Vancouver

      Voltolini RF, Monard MC. Discretização e geração de gráficos de dados em aprendizado de máquina [Internet]. 2006 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24012007-144841/

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