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A integração do 1º Ciclo nos agrupamentos verticais de escolas: o funcionamento do conselho pedagógico de um agrupamento do Concelho de Sintra

Serra, Elsa Maria Mecha Louro Pereira
Fonte: Universidade Aberta de Portugal Publicador: Universidade Aberta de Portugal
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2007 POR
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37.12%
Dissertação de Mestrado em Administração e Gestão Educacional apresentada à Universidade Aberta; Resumo Esta investigação foi realizada no âmbito do Mestrado em Administração e Gestão Educacional, tendo como tema “A INTEGRAÇÃO DO 1º CICLO NOS AGRUPAMENTOS VERTICAIS DE ESCOLAS – o funcionamento do Conselho Pedagógico de um Agrupamento do Concelho de Sintra”. Procurou conhecer as percepções dos professores do Conselho Pedagógico sobre a formação do Agrupamento Vertical de Escolas e as alterações decorrentes da sua constituição. Para isso foram formulados seis objectivos de investigação, através dos quais se pretende conhecer a dinâmica do Conselho Pedagógico antes da formação do Agrupamento Vertical de Escolas e após a integração do 1º ciclo nesse Agrupamento; contribuir para a identificação de factores gerais considerados positivos ou negativos pelos professores do Conselho Pedagógico, em resultado da formação de Agrupamentos Verticais de Escolas; descrever dificuldades e benefícios para a escola do 1º ciclo por estar representada no Conselho Pedagógico do Agrupamento e para o(a) professor(a) que aí a representa e contribuir para a identificação de factores positivos e negativos resultantes do facto do representante de cada escola no Conselho Pedagógico não ser o Coordenador de Estabelecimento. A investigação inseriu-se no paradigma qualitativo e é de carácter exploratório e descritivo. Utilizou como instrumentos de recolha de dados a análise documental...

Agrupamento híbrido de dados utilizando algoritmos genéticos; Hybrid clustering techniques with genetic algorithms

Naldi, Murilo Coelho
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 16/10/2006 PT
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Técnicas de Agrupamento vêm obtendo bons resultados quando utilizados em diversos problemas de análise de dados, como, por exemplo, a análise de dados de expressão gênica. Porém, uma mesma técnica de agrupamento utilizada em um mesmo conjunto de dados pode resultar em diferentes formas de agrupar esses dados, devido aos possíveis agrupamentos iniciais ou à utilização de diferentes valores para seus parâmetros livres. Assim, a obtenção de um bom agrupamento pode ser visto como um processo de otimização. Esse processo procura escolher bons agrupamentos iniciais e encontrar o melhor conjunto de valores para os parâmetros livres. Por serem métodos de busca global, Algoritmos Genéticos podem ser utilizados durante esse processo de otimização. O objetivo desse projeto de pesquisa é investigar a utilização de Técnicas de Agrupamento em conjunto com Algoritmos Genéticos para aprimorar a qualidade dos grupos encontrados por algoritmos de agrupamento, principalmente o k-médias. Esta investigação será realizada utilizando como aplicação a análise de dados de expressão gênica. Essa dissertação de mestrado apresenta uma revisão bibliográfica sobre os temas abordados no projeto, a descrição da metodologia utilizada...

Adaptação de viés indutivo de algoritmos de agrupamento de fluxos de dados; Adapting the inductive bias of data-stream clustering algorithms

Albertini, Marcelo Keese
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 11/04/2012 PT
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Diversas áreas de pesquisa são dedicadas à compreensão de fenômenos que exigem a coleta ininterrupta de sequências de amostras, denominadas fluxos de dados. Esses fenômenos frequentemente apresentam comportamento variável e são estudados por meio de indução não supervisionada baseada em agrupamento de dados. Atualmente, o processo de agrupamento tem exibido sérias limitações em sua aplicação a fluxos de dados, devido às exigências impostas pelas variações comportamentais e pelo modo de coleta de dados. Embora tem-se desenvolvido algoritmos eficientes para agrupar fluxos de dados, há a necessidade de estudos sobre a influência de variações comportamentais nos parâmetros de algoritmos (e.g., taxas de aprendizado e limiares de proximidade), as quais interferem diretamente na compreensão de fenômenos. Essa lacuna motivou esta tese, cujo objetivo foi a proposta de uma abordagem para a adaptação do viés indutivo de algoritmos de agrupamento de fluxos de dados de acordo com variações comportamentais dos fenômenos em estudo. Para cumprir esse objetivo projetou-se: i) uma abordagem baseada em uma nova arquitetura de rede neural artificial que permite avaliação de comportamento de fenômenos por meio da estimação de cadeias de Markov e entropia de Shannon; ii) uma abordagem para adaptar parâmetros de algoritmos de agrupamento tradicional de acordo com variações comportamentais em blocos sequenciais de dados; e iii) uma abordagem para adaptar parâmetros de agrupamento de acordo com a contínua avaliação da estabilidade de dados. Adicionalmente...

Estudo e desenvolvimento de algoritmos para agrupamento fuzzy de dados em cenários centralizados e distribuídos; Study and development of fuzzy clustering algorithms in centralized and distributed scenarios

Vendramin, Lucas
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 05/07/2012 PT
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Agrupamento de dados é um dos problemas centrais na áea de mineração de dados, o qual consiste basicamente em particionar os dados em grupos de objetos mais similares (ou relacionados) entre si do que aos objetos dos demais grupos. Entretanto, as abordagens tradicionais pressupõem que cada objeto pertence exclusivamente a um único grupo. Essa hipótese não é realista em várias aplicações práticas, em que grupos de objetos apresentam distribuições estatísticas que possuem algum grau de sobreposição. Algoritmos de agrupamento fuzzy podem lidar naturalmente com problemas dessa natureza. A literatura sobre agrupamento fuzzy de dados é extensa, muitos algoritmos existem atualmente e são mais (ou menos) apropriados para determinados cenários, por exemplo, na procura por grupos que apresentam diferentes formatos ou ao operar sobre dados descritos por conjuntos de atributos de tipos diferentes. Adicionalmente, existem cenários em que os dados podem estar distribuídos em diferentes locais (sítios de dados). Nesses cenários o objetivo de um algoritmo de agrupamento de dados consiste em encontrar uma estrutura que represente os dados existentes nos diferentes sítios sem a necessidade de transmissão e armazenamento/processamento centralizado desses dados. Tais algoritmos são denominados algoritmos de agrupamento distribuído de dados. O presente trabalho visa o estudo e aperfeiçoamento de algoritmos de agrupamento fuzzy centralizados e distribuídos existentes na literatura...

Avaliação de algoritmos de agrupamento em grafos para segmentação de imagens; Evaluation of graph clustering algorithms for images segmentation

Belizario, Ivar Vargas
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 12/11/2012 PT
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A segmentação de imagens e, em visão computacional, uma tarefa de grande importância, para a qual existem várias abordagem. A complexidade de tais abordagens está relacionada à natureza da imagem e também ao grau de precisão da segmentação, que e um conceito bastante subjetivo, normalmente associado a semelhança que apresenta a segmentaçã produzida pela visão humana. Na segmentação de imagens baseada em algoritmos de agrupamento em grafos, geralmente os pixels da imagem compôem os nós do grafo e as arestas representam a similaridade entre estes nós. Assim, a segmentação pode ser obtida por meio do agrupamento dos nós do grafo. É importante salientar, no entanto, que as técnicas de agrupamento em grafos surgiram no contexto de reconhecimento de padrões, cujo objetivo primario era o tratamento de dados diversos que não envolviam imagens. O uso de tais tecnicas para a segmentação de imagens e relativamente recente e revela alguns problemas desaadores. O primeiro deles é a deficiente escalabilidade de alguns métodos, o que impede o seu uso efetivo em imagens de altas dimensões. Outra questão é a falta de estudos que avaliam as medidas de similaridade na montagem do grafo e critérios que aferem a qualidade do agrupamento para a área específica de segmentação de imagens. Em outras palavras...

O agrupamento de cuidados no manejo do recém-nascido pré-termo: uma revisão sistemática; The clustered care for handling the preterm infants in the neonatal intensive care unit: a systematic review

Oliva, Cintia Luiza
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 21/03/2013 PT
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Introdução: O agrupamento de cuidados é uma estratégia que visa evitar a manipulação intermitente dos neonatos pré-termos, proporcionando um período maior de repouso, fundamental para seu adequado crescimento e desenvolvimento. Esta prática é amplamente utilizada nas Unidades de Terapia Intensiva Neonatal (UTIN). Objetivo: Estabelecer evidências acerca da efetividade do agrupamento de cuidados na organização do ciclo sono-vigília, na estabilidade das respostas fisiológicas e mímica facial em pré-termos com idade gestacional até 32 semanas. Método: Revisão sistemática que identificou estudos publicados e indexados nas bases eletrônicas Cochrane, LILACS, EMBASE, CINAHL, PubMed, Web of Science. Foram utilizados os descritores/termos livres clustered care, neonatal individualized developmental care program OR NIDCAP, kangaroo mother care OR KMC e skin to skin para identificação dos estudos. Além destas bases, foram realizadas buscas por estudos não publicados em revistas indexadas como anais de eventos científicos, teses e dissertações indexadas nas bases eletrônicas de bancos de teses disponibilizados em páginas eletrônicas de universidades e pela ferramenta Google scholar. A análise e seleção das publicações foram realizadas por dois revisores independentes...

Agrupamento de séries temporais em fluxos contínuos de dados; Time series clustering for data streams

Pereira, Cássio Martini Martins
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 29/10/2013 PT
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Recentemente, a área de mineração de fluxos contínuos de dados ganhou importância, a qual visa extrair informação útil a partir de conjuntos massivos e contínuos de dados que evoluem com o tempo. Uma das técnicas que mais se destaca nessa área e a de agrupamento de dados, a qual busca estruturar grandes volumes de dados em hierarquias ou partições, tais que objetos mais similares estejam em um mesmo grupo. Diversos algoritmos foram propostos nesse contexto, porém a maioria concentrou-se no agrupamento de fluxos compostos por pontos em um espaço multidimensional. Poucos trabalhos voltaram-se para o agrupamento de séries temporais, as quais se caracterizam por serem coleções de observações coletadas sequencialmente no tempo. Técnicas atuais para agrupamento de séries temporais em fluxos contínuos apresentam uma limitação na escolha da medida de similaridade, a qual na maioria dos casos e baseada em uma simples correlação, como a de Pearson. Este trabalho mostra que até para modelos clássicos de séries temporais, como os de Box e Jenkins, a correlação de Pearson não é capaz de detectar similaridade, apesar das séries serem provenientes de um mesmo modelo matemático e com mesma parametrização. Essa limitação nas técnicas atuais motivou este trabalho a considerar os modelos geradores de séries temporais...

Algoritmos e técnicas de validação em agrupamento de dados multi-representados, agrupamento possibilístico e bi-agrupamento; Algorithms and validation techniques in multi-represented data clustering, possibilistic clustering and bi-clustering

Horta, Danilo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 25/11/2013 PT
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Existem bases para as quais os dados são naturalmente representados por mais de uma visão. Por exemplo, imagens podem ser descritas por atributos de cores, textura e forma. Proteínas podem ser caracterizadas pela sequência de aminoácidos e pela representação tridimensional. A unificação das diferentes visões de uma base de dados pode ser problemática porque elas podem não ser comparáveis entre si ou podem apresentar diferentes graus de importância. Esses graus de importância podem, inclusive, se manifestar de maneira local, de acordo com a subestrutura dos dados em questão. Isso motivou o surgimento de algoritmos de agrupamento de dados capazes de lidar com bases multi-representadas (i.e., que possuem mais de uma visão dos dados), como o algoritmo SCAD. Esse algoritmo se mostrou promissor em experimentos relatados na literatura, mas possui problemas críticos identificados neste trabalho que o impedem de funcionar em determinados cenários. Tais problemas foram solucionados por meio da proposição de uma nova versão do algoritmo, denominada ASCAD, fundamentada em provas formais sobre a sua convergência. Foram desenvolvidas versões relacionais do algoritmo ASCAD, capazes de lidar com bases descritas apenas por relações de proximidade entre os objetos. Foi desenvolvido também um índice de validação interna e relativa de agrupamento voltado para dados multi-representados. A avaliação de agrupamento possibilístico e de bi-agrupamento por meio da comparação entre solução encontrada e solução de referência (validação externa) também foi explorada. Algoritmos de bi-agrupamento têm ganhado um interesse crescente da comunidade de análise de expressão gênica. No entanto...

Aprendizado de máquina com informação privilegiada: abordagens para agrupamento hierárquico de textos; Machine learning with privileged information: approaches for hierarchical text clustering

Marcacini, Ricardo Marcondes
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 14/10/2014 PT
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Métodos de agrupamento hierárquico de textos são muito úteis para analisar o conhecimento embutido em coleções textuais, organizando os documentos textuais em grupos e subgrupos para facilitar a exploração do conhecimento em diversos níveis de granularidade. Tais métodos pertencem à área de aprendizado não supervisionado de máquina, uma que vez obtêm modelos de agrupamento apenas pela observação de regularidades existentes na coleção textual, sem supervisão humana. Os métodos tradicionais de agrupamento assumem que a coleção textual é representada apenas pela informação técnica, ou seja, palavras e frases extraídas diretamente dos textos. Por outro lado, em muitas tarefas de agrupamento existe conhecimento adicional e valioso a respeito dos dados, geralmente extraído por um processo avançado com apoio de usuários especialistas do domínio do problema. Devido ao alto custo para obtenção desses dados, esta informação adicional é definida como privilegiada e usualmente está disponível para representar apenas um subconjunto dos documentos textuais. Recentemente, um novo paradigma de aprendizado de máquina denominado LUPI (Learning Using Privileged Information) foi proposto por Vapnik para incorporar informação privilegiada em métodos aprendizado supervisionado. Neste trabalho de doutorado...

Agrupamento de dados em fluxos contínuos com estimativa automática do número de grupos; Clustering data streams with automatic estimation of the number of cluster

Silva, Jonathan de Andrade
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 04/03/2015 PT
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Técnicas de agrupamento de dados usualmente assumem que o conjunto de dados é de tamanho fixo e pode ser alocado na memória. Neste contexto, um desafio consiste em aplicar técnicas de agrupamento em bases de dados de tamanho ilimitado, com dados gerados continuamente e em ambientes dinâmicos. Dados gerados nessas condições originam o que se convencionou chamar de Fluxo Contínuo de Dados (FCD). Em aplicações de FCD, operações de acesso aos dados são restritas a apenas uma leitura ou a um pequeno número de acessos aos dados, com limitações de memória e de tempo de processamento. Além disso, a distribuição dos dados gerados por essas fontes pode ser não estacionária, ou seja, podem ocorrer mudanças ao longo do tempo, denominadas de mudanças de conceito. Nesse sentido, algumas técnicas de agrupamento em FCD foram propostas na literatura. Muitas dessas técnicas são baseadas no algoritmo das k-Médias. Uma das limitações do algoritmo das k-Médias consiste na definição prévia do número de grupos. Ao se assumir que o número de grupos é desconhecido a priori e que deveria ser estimado a partir dos dados, percorrer o grande espaço de soluções possíveis (tanto em relação ao número de grupos, k, quanto em relação às partições possíveis para um determinado k) torna desafiadora a tarefa de agrupamento de dados - ainda mais sob a limitação de tempo e armazenamento imposta em aplicações de FCD. Neste contexto...

Consistência do padrão de agrupamento de cultivares de feijão conforme medidas de dissimilaridade e métodos de agrupamento

Cargnelutti Filho,Alberto; Ribeiro,Nerinéia Dalfollo; Burin,Cláudia
Fonte: Embrapa Informação Tecnológica; Pesquisa Agropecuária Brasileira Publicador: Embrapa Informação Tecnológica; Pesquisa Agropecuária Brasileira
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/03/2010 PT
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O objetivo deste trabalho foi avaliar a consistência do padrão de agrupamento de cultivares de feijão (Phaseolus vulgaris L.), obtido a partir da combinação de oito medidas de dissimilaridade e oito métodos de agrupamento. Treze cultivares de feijão foram avaliadas em nove experimentos conduzidos entre os anos agrícolas de 2000/2001 e 2004/2005, e agrupadas de acordo com caracteres de produção (produtividade de grãos, número de vagens por planta), de fenologia (número de dias da emergência ao florescimento e da emergência à colheita) e de morfologia (altura de inserção da primeira e da última vagem). Foram realizadas análises de variância, de correlação, de diagnóstico de multicolinearidade, de agrupamento e de comparação de médias. A consistência do padrão de agrupamento foi avaliada por meio do coeficiente de correlação cofenética. Há variabilidade na consistência do padrão de agrupamento das cultivares de feijão, obtido a partir da combinação de diferentes medidas de dissimilaridade e métodos de agrupamento. Maior consistência nos padrões de agrupamento de cultivares de feijão é verificada com o método da ligação média entre grupo, obtido a partir da matriz de distância euclidiana.

Tamanho de coleção original, métodos de agrupamento e amostragem para obtenção de coleção nuclear de germoplasma

Vasconcelos,Edmar Soares de; Cruz,Cosme Damião; Silva,Derly José Henriques da; Bhering,Leonardo Lopes
Fonte: Embrapa Informação Tecnológica; Pesquisa Agropecuária Brasileira Publicador: Embrapa Informação Tecnológica; Pesquisa Agropecuária Brasileira
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2010 PT
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O objetivo deste trabalho foi verificar o efeito do tamanho da coleção original de germoplasma sobre eficácia de diferentes métodos de agrupamento e de amostragem, utilizados na obtenção de coleções nucleares, e comparar esses métodos no estabelecimento de coleções nucleares. Foram simulados sete tamanhos de coleções originais e utilizadas sete estratégias de amostragem para estabelecimento de coleções nucleares, com uso de caracteres morfo-agronômicos. Oito estratégias de obtenção de coleção nuclear foram empregadas, seis com técnicas de agrupamento (Tocher e Tocher sequencial) e duas sem agrupamento (aleatória e Tocher invertido). Nas estratégias de agrupamento, foram empregadas as amostragens constante, logarítmica e proporcional. Determinaram-se a variância explicada, o valor do coeficiente de determinação, o coeficiente de coincidência e o coeficiente de coincidência do desvio-padrão entre a coleção nuclear e a coleção original. As estratégias de amostragem constante e logarítmica geram coleções nucleares representativas da coleção original. O agrupamento de Tocher sequencial é mais eficaz na representação da coleção original pela coleção nuclear do que o agrupamento de Tocher. Entre as estratégias avaliadas...

Consistência do padrão de agrupamento de cultivares de milho

Cargnelutti Filho,Alberto; Guadagnin,José Paulo
Fonte: Universidade Federal de Santa Maria Publicador: Universidade Federal de Santa Maria
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/09/2011 PT
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O objetivo deste trabalho foi avaliar a consistência do padrão de agrupamento obtido a partir da combinação de duas medidas de dissimilaridade e quatro métodos de agrupamento, em cenários formados por combinações de número de cultivares e número de variáveis, com dados reais de cultivares de milho (Zea mays L.) e com dados simulados. Foram usados os dados reais de cinco variáveis mensuradas em 69 experimentos de competição de cultivares de milho, cujo número de cultivares avaliadas oscilou entre 9 e 40. A fim de investigar os resultados com maior número de cultivares e de variáveis, foram simulados, sob distribuição normal padrão, 1.000 experimentos para cada um dos 54 cenários formados pela combinação entre o número de cultivares (20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90 e 100) e o número de variáveis (5, 6, 7, 8, 9 e 10). Foram realizadas análises de correlação, de diagnóstico de multicolinearidade e de agrupamento. A consistência do padrão de agrupamento foi avaliada por meio do coeficiente de correlação cofenética. Há decréscimo da consistência do padrão de agrupamento com o acréscimo do número de cultivares e de variáveis. A distância euclidiana proporciona maior consistência no padrão de agrupamento em relação à distância de Manhattan. A consistência do padrão de agrupamento entre os métodos aumenta na seguinte ordem: Ward...

Consistência do padrão de agrupamento de cultivares de feijão conforme medidas de dissimilaridade e métodos de agrupamento .

CARGNELUTTI FILHO, A.; RIBEIRO, N. D.; BURIN, C.
Fonte: Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.45, n.3, p.236-243, mar. 2010 Publicador: Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v.45, n.3, p.236-243, mar. 2010
Tipo: Artigo em periódico indexado (ALICE)
PT_BR
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Resumo ? O objetivo deste trabalho foi avaliar a consistência do padrão de agrupamento de cultivares de feijão (Phaseolus vulgaris L.), obtido a partir da combinação de oito medidas de dissimilaridade e oito métodos de agrupamento. Treze cultivares de feijão foram avaliadas em nove experimentos conduzidos entre os anos agrícolas de 2000/2001 e 2004/2005, e agrupadas de acordo com caracteres de produção (produtividade de grãos, número de vagens por planta), de fenologia (número de dias da emergência ao florescimento e da emergência à colheita) e de morfologia (altura de inserção da primeira e da última vagem). Foram realizadas análises de variância, de correlação, de diagnóstico de multicolinearidade, de agrupamento e de comparação de médias. A consistência do padrão de agrupamento foi avaliada por meio do coeficiente de correlação cofenética. Há variabilidade na consistência do padrão de agrupamento das cultivares de feijão, obtido a partir da combinação de diferentes medidas de dissimilaridade e métodos de agrupamento. Maior consistência nos padrões de agrupamento de cultivares de feijão é verificada com o método da ligação média entre grupo, obtido a partir da matriz de distância euclidiana.; 2010

Seleção local de características em agrupamento hierárquico de documentos

Nunes Ribeiro, Marcelo; Bastos Cavalcante Prudêncio, Ricardo (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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O agrupamento hierárquico de documentos é utilizado para prover interface de navegação em coleções de documentos, ajudando na atividade de recuperação de informação. Como os vetores que representam os documentos possuem uma alta dimensionalidade, a presença de termos irrelevantes confunde o algoritmo de agrupamento. O uso da seleção de características em agrupamento de documentos é capaz de melhorar a precisão e o tempo de execução do agrupamento. Esta dissertação discute vários métodos de seleção de características já aplicados e aborda a forma como a seleção de características interage com o algoritmo de agrupamento, que pode ser classificada de forma global, quando um único subconjunto de características é considerado, ou local, quando cada grupo é descrito por subconjuntos de características distintas. Por conta da diversidade de visões das características proporcionada pela seleção local, o algoritmo de agrupamento é capaz de revelar grupos ocultos nos dados. Nesta dissertação, é aplicado o mesmo princípio de seleção local para o caso de agrupamento hierárquico divisivo de documentos, com a realização de uma nova seleção de características a cada passo de divisão dos grupos. Este método foi batizado de ZOOM-IN. Foram feitos experimentos com as bases de documentos Reuters-21578 e RCV2 e foi comprovado um ganho de precisão no resultado do agrupamento quando a heurística de escolha do número de termos do método ZOOM-IN é capaz de eliminar os termos irrelevantes. Também é desenvolvida uma aplicação dos métodos discutidos para agrupar documentos do resultado de uma consulta ao Google...

Modelos da física estatística para agrupamento não supervisionado de dados

Mendes da Silva, Rogério; Galvao Coutinho, Sergio (Orientador)
Fonte: Universidade Federal de Pernambuco Publicador: Universidade Federal de Pernambuco
Tipo: Outros
PT_BR
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37.04%
Nesta dissertação, o problema do agrupamento não-supervisionado de dados ou padrões é investigado, com enfoque em dois recentes métodos fundamentados na Física Estatística. Basicamente, estes métodos associam os elementos do banco de dados aos elementos de um sistema físico, os quais se acoplam através de uma interação de alcance finito. O critério de similaridade entre os dados, necessário para a formação dos agrupamentos, está associado a uma grandeza física do sistema. O primeiro método, chamado agrupamento super-paramagnético, associa cada padrão (matematicamente definido como um ponto no espaço de atributos D-dimensional) a uma variável de spin do modelo de Potts ferromagnético não homogêneo. Neste caso, dois pontos pertencem ao mesmo cluster quando a correlação spin-spin, no equilíbrio termodinâmico a uma temperatura T, está acima de um certo limiar. No segundo método, o conjunto de dados é associado a um sistema de mapas caóticos acoplados e as classificações emergem da sincronia destes mapas. A fundamentação teórica e as implementações computacionais destes dois métodos são apresentadas e comparativamente discutidas. Os métodos são aplicados a três conjuntos de dados sintéticos que...

Uso de agrupamento de interesse e trajetória para caracterização de sessões de aprendizado

Nichele, Caren Moraes
Fonte: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Porto Alegre Publicador: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Porto Alegre
Tipo: Dissertação de Mestrado
PORTUGUêS
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Um dos principais problemas evidenciados no domínio da Educação a Distância (EAD) é a falta de percepção que os instrutores de cursos Web têm quanto à interação dos alunos durante o processo de aprendizado. Este problema é mais fortemente evidenciado no ambiente da EAD devido ao pouco contato entre os instrutores e os alunos, dadas as limitações dos ca°nais de comunicação, e à falta de semântica no registro das páginas acessadas, em relação ao seu significado no domínio da aplicação. A Mineração do Uso da Web (MUW) oferece técnicas de mineração de dados que permitem descobrir padrões de utilização da Web para melhor entender e servir as necessidades das aplicações. O processo de MUW é composto de etapas, a saber: préprocessamento, descoberta de padrões e análise de padrões. Várias técnicas podem ser aplicadas na etapa de descoberta de padrões. A técnica de agrupamento, foco deste trabalho, destaca-se por agregar valor nesta questão, pois tende a estabelecer grupos de usuários que mostram padrões de comportamento semelhantes. O agrupamento de sessões Web tem impulsionado uma grande área de pesquisa que visa caracterizar os usuários com base na navegação na Web. Porém, nenhum trabalho foi encontrado que aborde a similaridade entre as páginas considerando a semântica dos eventos da aplicação quando computando a similaridade entre as sessões Web. Além disso...

Gestão Escolar e dinâmicas de avaliação externa num agrupamento de escolas

Blanco, Sara Filipe Fernandes, 1991-
Fonte: Universidade de Lisboa Publicador: Universidade de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2014 POR
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Relatório de Estágio, Mestrado em Ciências da Educação (Área de especialização em Administração Educacional), Universidade de Lisboa, Instituto de Educação, 2014; Este relatório documenta o estágio curricular desenvolvido num Agrupamento de Escolas, no âmbito do Mestrado em Ciências da Educação, na área de especialização em Administração Educacional. O relatório integra: a) uma caracterização da organização em que se desenvolveu o estágio; b) uma descrição e discussão das actividades desenvolvidas pela estagiária; c) um estudo de pequena escala sobre o processo de avaliação externa ocorrido no Agrupamento. As descrições e análises realizadas em cada uma destas componentes do relatório são sustentadas em conceitos centrais, respectivamente: a) cultura organizacional de escola; b) papéis e de funções (de gestão); c) regulação (institucional e situacional), de instrumento de regulação e lógicas de acção. No âmbito da análise organizacional, o relatório descreve a oferta educativa do Agrupamento, a sua composição humana e principais recursos, mas dá maior atenção à descrição e análise da cultura oficial do Agrupamento. No âmbito das atividades desenvolvidas pela estagiária...

Agrupamento de dados com restrições

Duarte, João
Fonte: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto Publicador: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2008 POR
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Mestrado em Engenharia Informática; As técnicas de agrupamento de dados (classificação não supervisionada) são úteis em vários problemas de análise exploratória de dados, tomada de decisão, estruturação de documentos e segmentação de imagem, entre outros. O seu objectivo consiste na divisão de um conjunto de dados em vários grupos, em que dados semelhantes são colocados no mesmo grupo e dados dissemelhantes em grupos diferentes. A combinação de agrupamentos de dados surgiu na última década com o intuito de melhorar a robustez e qualidade do agrupamento de dados, reutilizar soluções e agrupar dados de forma distribuída. O agrupamento de dados com restrições tem como objectivo incorporar conhecimento a priori no processo de agrupamento de dados, com o intuito de aumentar a qualidade do agrupamento de dados e, simultaneamente, encontrar soluções apropriadas a tarefas ou interesses específicos. Nesta dissertação, são estudados vários tipos de restrições usadas no agrupamento de dados, assim como os principais algoritmos de agrupamento de dados com restrições. São também desenvolvidas formas de combinar vários agrupamentos de dados usando restrições num agrupamento de dados final. Com o propósito de comparar os algoritmos de agrupamento com restrições e de avaliar os métodos de combinação de agrupamentos de dados com restrições propostos...

Agrupamento de dados visual interactivo

Barros, Vitor Hugo Moreira dos Santos
Fonte: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto Publicador: Instituto Politécnico do Porto. Instituto Superior de Engenharia do Porto
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2011 POR
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37.12%
Com a crescente geração, armazenamento e disseminação da informação nos últimos anos, o anterior problema de falta de informação transformou-se num problema de extracção do conhecimento útil a partir da informação disponível. As representações visuais da informação abstracta têm sido utilizadas para auxiliar a interpretação os dados e para revelar padrões de outra forma escondidos. A visualização de informação procura aumentar a cognição humana aproveitando as capacidades visuais humanas, de forma a tornar perceptível a informação abstracta, fornecendo os meios necessários para que um humano possa absorver quantidades crescentes de informação, com as suas capacidades de percepção. O objectivo das técnicas de agrupamento de dados consiste na divisão de um conjunto de dados em vários grupos, em que dados semelhantes são colocados no mesmo grupo e dados dissemelhantes em grupos diferentes. Mais especificamente, o agrupamento de dados com restrições tem o intuito de incorporar conhecimento a priori no processo de agrupamento de dados, com o objectivo de aumentar a qualidade do agrupamento de dados e, simultaneamente, encontrar soluções apropriadas a tarefas e interesses específicos. Nesta dissertação é estudado a abordagem de Agrupamento de Dados Visual Interactivo que permite ao utilizador...