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dc.contributor.advisorRibeiro, Ademir Alves, 1968-pt_BR
dc.contributor.authorBenatti, Kléber Aderaldo, 1993-pt_BR
dc.contributor.otherPedroso, Lucas Garcia, 1981-pt_BR
dc.contributor.otherUniversidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Matemáticapt_BR
dc.date.accessioned2022-03-25T13:12:19Z
dc.date.available2022-03-25T13:12:19Z
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/74346
dc.descriptionOrientador: Ademir Alves Ribeiropt_BR
dc.descriptionCoorientador: Lucas Garcia Pedrosopt_BR
dc.descriptionTese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Matemática. Defesa : Curitiba, 27/08/2021pt_BR
dc.descriptionInclui referências: p. 109-114pt_BR
dc.description.abstractResumo: Neste texto, apresentamos uma revisão de conceitos acerca dos métodos de agrupamento, com maior foco nos baseados em centroides. Para além das abordagens clássicas, apresentamos variações que podem ser úteis em algumas aplicações práticas, como a definição a priori do número de pontos de cada grupo e métodos que lidam com essas restrições. Abordamos uma formulação mais geral para o problema de agrupamento com restrições, onde cada ponto tem um peso associado e a soma dos pesos dos pontos que compõem cada grupo é estabelecida previamente. Tratamos este pro­blema sob as perspectivas fuzzy e não fuzzy. Por fim, apresentamos testes numéricos que atestam a competitividade de nossos métodos ante os clássicos nos casos comparáveis.pt_BR
dc.description.abstractAbstract: In this work, we present a review of concepts about clustering methods, with focus on centroid-based methods. In addition to the classic approaches, we present the constraints that may be useful in some practical applications, such as the a priori definition of the number of points in each group, and methods that deal with these constraints. We approach a more general formulation to the constrained clustering problem, where each point has an associated weight, and the sum of the weights of the points that make up each group is established a priori. We approach this problem from a nonfuzzy and fuzzy perspective. Finally, we present numerical tests that show the competitiveness of our methods compared to the classics in comparable cases.pt_BR
dc.format.extent1 recurso online : PDF.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.subjectAnálise por agrupamentopt_BR
dc.subjectMatemáticapt_BR
dc.titleMétodos de agrupamento com restrições de capacidadept_BR
dc.typeTese Digitalpt_BR


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