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Neste livro, é introduzida uma nova técnica de agrupamento de dados categóricos. Essencialmente, a eficácia de uma técnica de agregação é significativamente determinada por dois aspectos, o método de pesquisa e o critério de proximidade. O algoritmo proposto utiliza um algoritmo genético de agregação que se mostra nas experiências como sendo um método eficiente de agregação de dados categóricos. Os critérios de proximidade adoptam uma medida teórica de informação baseada em regras denominada peso da evidência. Encontra os padrões interessantes e mede o peso destes padrões que suportam a…mehr

Produktbeschreibung
Neste livro, é introduzida uma nova técnica de agrupamento de dados categóricos. Essencialmente, a eficácia de uma técnica de agregação é significativamente determinada por dois aspectos, o método de pesquisa e o critério de proximidade. O algoritmo proposto utiliza um algoritmo genético de agregação que se mostra nas experiências como sendo um método eficiente de agregação de dados categóricos. Os critérios de proximidade adoptam uma medida teórica de informação baseada em regras denominada peso da evidência. Encontra os padrões interessantes e mede o peso destes padrões que suportam a presença de um par de valores objectivos como sendo relevantes para um rótulo de agregação. Resumindo o peso total que os registos adquirem nos padrões devido à presença tanto do valor objectivo como da etiqueta de agrupamento correspondente, mede-se a aptidão no cromossoma e, portanto, vê-se melhor como os registos são agrupados.
Autorenporträt
O Dr. Pallavi Chaudhari é Professor Associado e Chefe do Departamento de Tecnologia da Informação (IT), Instituto de Engenharia e Tecnologia Priyadarshini (PIET), Nagpur. Ela tem 20 anos de experiência de ensino. Dr. Pallavi Chaudhari