Listar por tema "Clustering"
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Aprendizado semi-supervisionado e não supervisionado para análise de dados de expressão gênica
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC, , 27/05/2008)Data clustering has been seen, in the last decades, as an important tool for gene expression data analysis. In recent years, due to the progress in gene annotation research, a growing interest has been noticed for the ... -
Dataset: scalable MapReduce approach for clustering distributed data stream batches with k estimation
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC, Câmpus São Carlos, 09/01/2021) -
Aumentando o poder preditivo de classificadores lineares através de particionamento por classe
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So, Câmpus Sorocaba, 25/01/2018)This work describes a new classification technique called P2C - Partitioning to Classify. The main goal is to achieve reasonable classification performances using linear prediction methods, even on datasets with non-linear ... -
ASAClu: selecionando clusters diversos e relevantes
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So, Câmpus Sorocaba, 12/12/2016)No clustering algorithm is guaranteed to find actual groups in any dataset. To deal with this problem, many techniques apply various clustering algorithms to a dataset, generating a set of partitions and assessing them to ... -
Agrupamento de sequências de miRNA utilizando aprendizado não-supervisionado baseado em grafos
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC, Câmpus São Carlos, 12/08/2016)Cluster analysis is the organization of a collection of patterns into clusters based on similarity which is determined by using properties of data. Clustering techniques can be useful in a variety of knowledge domains ... -
Redução de dimensionalidade usando agrupamento e discretização ponderada para a recuperação de imagens por conteúdo
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC, , 19/11/2012)This work proposes two new techniques of feature vector pre-processing to improve CBIR and image classification systems: a method of feature transformation based on the k-means clustering approach (Feature Transformation ... -
Uma solução de roteamento para redes de sensores sem fio móveis heterogêneas
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC, , 28/09/2012)The Wireless Sensor Networks (WSNs) and Mobile Wireless Sensor Networks (MWSNs) are being increasingly used by different applications, such as monitoring of animals, monitoring of vital signs, environmental monitoring, ... -
Identificação de perfis de permissões em aplicativos móveis utilizando agrupamento e visualização
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So, Câmpus Sorocaba, 12/12/2019)In the last decade, mobile applications have gained widespread use through smartphones, it has radically transformed the way people can access and use the media, bringing the internet and many everyday tasks in the palm ... -
Investigação de similaridade entre programas para apoiar o teste de mutação
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC, Câmpus São Carlos, 20/05/2019)Context: The Mutation Analysis criterion – or, mutation testing – allows both the evaluation of test sets and the identification of faults present in the software. The criterion is considered effective, however has gaps in ... -
SiMut: um framework automatizado para apoiar a redução do custo do teste de mutação com base em similaridade de programas
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC-So, Câmpus Sorocaba, 30/03/2022)Context: Software testing is essential to ensure that the program actually correctly meets the user’s needs. Aware of the importance of this step, researchers have proposed several ways to identify program faults. Among ... -
Análise comparativa entre algoritmos de agrupamento e de detecção de comunidades em redes
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, , Câmpus São Carlos, 22/11/2021)Clustering is one of the most notorious Machine Learning techniques and has an infinite number of practical applications in different areas of knowledge. Understanding the types of approaches and their characteristics is ... -
Eficientes modelos de múltiplas densidades para o aprendizado em grandes conjuntos e fluxo de dados
(Universidade Federal de São Carlos, UFSCar, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC, Câmpus São Carlos, 23/04/2024)Unsupervised and semi-supervised machine learning prove highly beneficial in data-intensive contexts. Density-based hierarchical clustering offers a comprehensive insight into cluster and outlier structures within datasets ...