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dc.contributor.authorCastro, Bruno Monte de-
dc.contributor.authorFreitas, Silvia Maria de-
dc.contributor.authorPrata, Bruno de Athayde-
dc.contributor.authorEvangelista, George Leitão-
dc.date.accessioned2015-06-05T14:58:04Z-
dc.date.available2015-06-05T14:58:04Z-
dc.date.issued2010-07-23-
dc.identifier.citationCASTRO, B. M. et al. "Raio de influência": um método de agrupamento alternativo para análise de cluster. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE PROBABILIDADE E ESTATÍSTICA, 19., 2010, Campinas. Anais... Campinas: Sinape, 2010.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/12629-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherSimpósio Brasileiro de Probabilidade e Estatísticapt_BR
dc.subjectAnálise de clusterpt_BR
dc.subjectMedidas de similaridadept_BR
dc.subjectMétodo híbridopt_BR
dc.title“Raio de influência”: um método de agrupamento alternativo para análise de clusterpt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrA análise multivariada, de uma maneira geral, refere-se a todos os métodos estatísticos que, de forma simultânea, analisam múltiplas variáveis em relação aos objetos em investigação. Dentre esses métodos, destaca-se a análise de cluster ou agrupamento, que se aplica em diversas áreas. As técnicas de análise de cluster têm a função de organizar, em grupos disjuntos, os objetos em estudo, de forma que os mesmos apresentem semelhanças entre si – dentro de cada grupo. Essas técnicas dividem-se em hierárquicas e não-hierárquicas, sendo que não existe uma técnica “ótima”, pois ambas apresentam vantagens e desvantagens. Com o interesse em suprir essa falha, é proposto nesse trabalho uma nova abordagem para agrupamentos, unindose as características das duas técnicas na forma de um algoritmo híbrido chamado de Raio de Influência. Um exemplo clássico usado na literatura foi testado, verificando-se e comparando-se os seus resultados com os outros métodos já conhecidos. As comparações feitas são expostas na forma de um gráfico, chamado Dendograma que mostra o layout do agrupamento.pt_BR
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