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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2004.tde-27072004-164417
Documento
Autor
Nome completo
Humberto Luiz Razente
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2004
Orientador
Banca examinadora
Traina Junior, Caetano (Presidente)
Ferreira, Joao Eduardo
Rezende, Solange Oliveira
Título em português
"Análise visual em processos de redução de dimensionalidade para mineração em sistemas de bases de dados"
Palavras-chave em português
mineração visual de dados
Redução de dimensionalidade
visualização de dados
Resumo em português
O grande volume de dados coletados pelas empresas nas últimas décadas tornou-se uma fonte de informações valiosas, permitindo às empresas obter maior competitividade. Entretanto, a análise desses dados - a transformação deles em informações úteis - tornou-se uma tarefa difícil. Em muitos casos, além desses dados existirem em grande número de itens, eles são compostos por um grande número de dimensões (ou atributos), dificultando a sua compreensão. Nesses dados, uma eliminação de atributos correlacionados poderia diminuir a complexidade de diversas técnicas de análise existentes. Embora a existência de correlações entre atributos possa ser encontrada por diversas técnicas estatísticas, essas correlações também podem ser observadas visualmente. Este trabalho apresenta a técnica Visualização por Blocos Verticais - BV que permite a sobreposição de diferentes mapeamentos de um mesmo conjunto de dados de alta dimensão, tornando possível a observação visual das correlações existentes entre os atributos. A técnica Visualização por Blocos Horizontais - BH, também apresentada neste trabalho, permite a sobreposição de mapeamentos de eventos orientados por um atributo separador, permitindo observar a evolução dos objetos como um todo. Ambas as técnicas utilizam o algoritmo FastMap para realizar a redução de dimensionalidade dos dados para um espaço euclidiano tridimensional para viabilizar sua visualização em um ambiente interativo e intuitivo.
 
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Data de Publicação
2004-07-29
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • RAZENTE, Humberto Luiz, et al. Visual Analysis of Feature Selection for Data Mining Processes. In Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, 19, Brasília, DF, 2004. Brasília, DF : Sociedade Brasileira de Computação, 2004. p. 33-47.
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