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dc.contributor.authorPrata, Bruno de Athayde-
dc.contributor.authorFreitas, Sílvia Maria de-
dc.date.accessioned2015-06-10T18:24:13Z-
dc.date.available2015-06-10T18:24:13Z-
dc.date.issued2007-
dc.identifier.citationPRATA, B. A. ; FREITAS, S. M. Uma Nova abordagem para a análise de agrupamento com uma aplicação em agronomia. In: SIMPÓSIO DE ESTATÍSTICA APLICADA À EXPERIMENTAÇÃO AGRONÔMICA, 12., 2007, Santa Maria. Anais... Santa Maria: 2007.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/12746-
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherSimpósio de Estatística Aplicada à Experimentação Agronômicapt_BR
dc.subjectAnálise multivariadapt_BR
dc.subjectAnálise de agrupamentopt_BR
dc.subjectClusterpt_BR
dc.subjectRaio de influênciapt_BR
dc.titleUma Nova abordagem para a análise de agrupamento com uma aplicação em agronomiapt_BR
dc.typeArtigo de Eventopt_BR
dc.description.abstract-ptbrA Estatística Multivariada, por avaliar múltiplas variáveis em uma observação de uma amostra, destaca-se por ter diversas aplicações, tanto no campo científico quanto nas atividades empresariais. Dentre a família de técnicas multivariadas, a análise de agrupamento (cluster) é uma das mais utilizadas, dada sua utilidade pragmática. Os métodos de análise de agrupamento dividem-se em hierárquicos e não-hierárquicos, ambos com suas vantagens e desvantagens. Este artigo tem o objetivo de reportar uma nova abordagem para a análise de cluster, com um algoritmo de agrupamento que combine características dos métodos hierárquicos e não-hierárquicos. Um conjunto de dados sobre densidade de vegetação foi utilizado para a avaliação do método, que mostrou-se eficiente, cujos resultados esperados de sua aplicação mostraram-se promissores. Como consideração final, sugere-se a utilização de outras medidas de dissimilaridade, com vistas a avaliar o desempenho do algoritmo em diversas circunstâncias.pt_BR
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