Aplicação e avaliação de algoritmos de mineração de dados para localizar padrões em bancos de dados
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Data
2015-10-20
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Resumo
A mineração de dados possui muita importância nos dias atuais, principalmente no ambiente
empresarial, onde a quantidade de dados cresce em grande proporção tornando muito difícil a
tarefa de criar indicadores e relatórios que facilitem a compreensão desses números. Ao longo
da pesquisa, foram abordadas as principais técnicas de mineração de dados com analogias a
exemplos de possíveis utilizações práticas e seus respectivos algoritmos.
Por fim, foi realizado um estudo de análise comparativa entre os algoritmos de clusterização
Simple K-Means, EM (Expectation-Maximization) e X-Means, os quais foram aplicados em
dados gerados no software Octave conforme alguns critérios pré-estabelecidos, com o
objetivo de conseguir comparar os novos clusters descobertos em relação aos grupos
anteriormente criados, a fim de concluir qual algoritmo obteve melhores resultados. Como
resultado foi possível observar o comportamento dos algoritmos em relação a estrutura do
banco de dados. Foi possível observar que em bases que possuíam quantidade maior de
atributos, a taxa de erros foi consideravelmente menor e que o diferente desempenho de um
mesmo algoritmo em duas situações não semelhantes, como foi o caso do algoritmo Simple
K-Means, mostra que não necessariamente um único algoritmo pode ser a solução única para
diversos bancos de dados.
Descrição
89 f.
Palavras-chave
Ciências Exatas e da Terra, Ciência da Computação, Mineração de dados, Algoritmos, Banco de dados