O método de redes neurais pelo algoritmo de Kohonen para clusterização na Shell Orion Data Mining Engine

TítuloO método de redes neurais pelo algoritmo de Kohonen para clusterização na Shell Orion Data Mining Enginept_BR
AutorBortolotto, Leandro Sehnem
OrientadorGarcia, Merisandra Côrtes de Mattos
Resumo / AbstractAo analisar dados de uma grande base visando adquirir conhecimento, pode-se encontrar certas dificuldades por ser uma atividade complexa, deste modo a técnica de data mining pode ser aplicada, visto que a mesma descobre novos conhecimentos ou confirma os já existentes. Esta técnica é utilizada por meio de ferramentas de descoberta de conhecimento em bases de dados, dentre estas encontra-se em desenvolvimento a Shell Orion Data Mining Engine que consiste num projeto acadêmico que está sendo desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa em Inteligência Computacional Aplicada do Curso de Ciência da Computação da UNESC. Na realização desta pesquisa foi desenvolvida a tarefa de clusterização, que consiste em formar clusters com elementos similares entre si e diferentes dos itens que compõem os outros grupos por meio do algoritmo de Kohonen, que foi desenvolvido com a tecnologia Java e integrado à Shell Orion. O algoritmo de Kohonen é uma rede neural artificial de aprendizado não supervisionado, mostrando-se adequado a esta tarefa por não ser comparado com nenhum modelo pré-definido. A fim de verificar os clusters gerados por este algoritmo na Shell Orion, foram realizados testes utilizando-se uma base de dados referente a doença da tireóide, sendo que os resultados obtidos foram satisfatórios formando corretamente os conjuntos de dados.pt_BR
Data de publicação2007-07
TipoTrabalho de Conclusão de Curso - TCCpt_BR
Idiomapt_BRpt_BR
Palavras-chaveData Miningpt_BR
Palavras-chaveClusterizaçãopt_BR
Palavras-chaveRedes neurais artificiaispt_BR
Palavras-chaveAlgoritmo de Kohonenpt_BR
Palavras-chaveShell Orion Data Mining Enginept_BR
DescriçãoTrabalho de Conclusão de Curso apresentado para obtenção do Grau de Bacharel em Ciência da Computação da Universidade do Extremo Sul Catarinense.pt_BR
Data de depósito2026-04-30T22:24:56Z
Data de disponibilização2026-04-30T22:24:56Z
URIhttp://repositorio.unesc.net/handle/1/12307
Cobertura espacialUniversidade do Extremo Sul Catarinensept_BR
Data de criação2007-07

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