
Atenção:
O eduCAPES é um repositório de objetos educacionais, não sendo responsável por materiais de terceiros submetidos na plataforma. O usuário assume ampla e total responsabilidade quanto à originalidade, à titularidade e ao conteúdo, citações de obras consultadas, referências e outros elementos que fazem parte do material que deseja submeter. Recomendamos que se reporte diretamente ao(s) autor(es), indicando qual parte do material foi considerada imprópria (cite página e parágrafo) e justificando sua denúncia.
Caso seja o autor original de algum material publicado indevidamente ou sem autorização, será necessário que se identifique informando nome completo, CPF e data de nascimento. Caso possua uma decisão judicial para retirada do material, solicitamos que informe o link de acesso ao documento, bem como quaisquer dados necessários ao acesso, no campo abaixo.
Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada. Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional. Porém, ao deixar de informar seu e-mail, um possível retorno será inviabilizado e/ou sua denúncia poderá ser desconsiderada no caso de necessitar de informações complementares.
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Esmin, Ahmed Ali Abdalla | - |
| Autor(es): dc.contributor | Pereira, Marluce Rodrigues | - |
| Autor(es): dc.contributor | Pereira, Denilson Alves | - |
| Autor(es): dc.creator | Souza, Gustavo Henrique de Araújo e | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T12:20:47Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T12:20:47Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-02-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-02-19 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2010-11-19 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/5096 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1159439 | - |
| Descrição: dc.description | The amount of information available and collected nowadays is much greater than the human capacity of processing it. This problem motivates the development of computational methods capable of extracting useful knowledge such data efficiently. The Clustering problem consists on finding groups on a certain data set and is one of the main tasks on knowledge discovery from data bases. The Particle Swarm Optimization is a rather new method based on social behavior that has been successfully applied to many kinds of problems. Recently, some approaches were proposed modifying the PSO to the Clustering problem. These methods are recent and still can be part of research objects. This work aims to studying of hybrid algorithms using Particle Swarm Optimization to solve the problem of clustering data. | - |
| Descrição: dc.description | A quantidade de informação disponível e coletada atualmente é muito maior do que a capacidade humana de processá-la. Esse problema motiva o desenvolvimento de métodos computacionais capazes de extrair conhecimento útil desses dados de modo eficiente. O problema de Clustering, ou Clusterização, consiste em encontrar grupos em um conjunto de dados e é uma das principais tarefas de descoberta de conhecimento a partir de bancos de dados. O Particle Swarm Optimization (PSO) é uma técnica baseada no comportamento social bastante nova que vem sendo aplicada com sucesso a diversos tipos de problemas. Recentemente, foram propostas algumas abordagens que modificam o PSO para o problema de Clusterização. Tais métodos são recentes e ainda podem fazer parte de objetos de pesquisa. Este trabalho visa o estudo da combinação de algoritmos com o Particle Swarm Optimization para resolver o problema de Clusterização de dados. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | pt_BR | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Mineração de dados | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Particle swarm optimization | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Clusterização | - |
| Título: dc.title | Estudo de algoritmos híbridos para clusterização de dados usando pso | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | TCC | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: