Agrupamento nebuloso de dados baseado em enxame de partículas: seleção por métodos evolutivos e combinação via relação nebulosa do tipo-2
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Tipo
Tese
Data de publicação
2014-10-29
Periódico
Citações (Scopus)
Autores
Szabo, Alexandre
Orientador
Silva, Leandro Nunes de Castro
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Oliveira, Pedro Paulo Balbi de
Omar, Nizam
Lucas, Luís Alberto
Vellasco, Marley Maria Bernardes Rebuzzi
Omar, Nizam
Lucas, Luís Alberto
Vellasco, Marley Maria Bernardes Rebuzzi
Programa
Engenharia Elétrica
Resumo
Clustering usually treats objects as belonging to mutually exclusive clusters, what is usually im-precise, because an object may belong to more than one cluster simultaneously with different membership degrees. The clustering algorithms, both crisp and fuzzy, have a number of parameters to be adjusted so that they present the best performance for a given database. Furthermore, it is known that no single algorithm is better than all the others for all problem classes, and the combi-nation of solutions found by various algorithms (or the same algorithm with different parameters) may lead to a global solution that is better than those found by individual algorithms, including the best one. It is within this context that the present thesis proposes a new fuzzy clustering algo-rithm inspired by the behavior of particle swarms and, then, introduces a new form of combining the clustering algorithms using concepts from Type-2 fuzzy sets.
Descrição
Palavras-chave
conjuntos nebulosos do tipo-1 , conjuntos nebulosos do tipo-2 , agrupamento de dados , combinação de agrupamentos , enxame de partículas , type-1 fuzzy sets , type-2 fuzzy sets , data clustering , cluster ensembles , particle swarm
Assuntos Scopus
Citação
SZABO, Alexandre. Agrupamento nebuloso de dados baseado em enxame de partículas: seleção por métodos evolutivos e combinação via relação nebulosa do tipo-2. 2014. 139 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2014.