Otimização do agrupamento K-Means para o conjunto de dados meteorológicos
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O agrupamento é uma das principais técnicas de extração de dados utilizada para classificar ou dividir os dados em diferentes grupos com base na análise da distância. Existem vários algoritmos de agrupamento para efetuar o processo de agrupamento. Mas estes algoritmos de agrupamento não são supervisionados, pelo que, por vezes, podem ocorrer impurezas devido a partições desiguais. As impurezas podem ser em termos de dimensão do agrupamento, gama de valores dos dados, desvio-padrão dos valores agrupados, etc. Por este motivo, é necessário um mecanismo de controlo supervisionado p...
O agrupamento é uma das principais técnicas de extração de dados utilizada para classificar ou dividir os dados em diferentes grupos com base na análise da distância. Existem vários algoritmos de agrupamento para efetuar o processo de agrupamento. Mas estes algoritmos de agrupamento não são supervisionados, pelo que, por vezes, podem ocorrer impurezas devido a partições desiguais. As impurezas podem ser em termos de dimensão do agrupamento, gama de valores dos dados, desvio-padrão dos valores agrupados, etc. Por este motivo, é necessário um mecanismo de controlo supervisionado para obter resultados eficazes e precisos. O trabalho apresentado vai na mesma direção para alcançar a eficácia através da implementação da supervisão dinâmica. No trabalho, implementámos um mecanismo de controlo antes e depois do processo de agrupamento.
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