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Master's Dissertation
DOI
10.11606/D.55.2011.tde-25042011-155810
Document
Author
Full name
Adriano Arantes Paterlini
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Carlos, 2011
Supervisor
Committee
Traina Junior, Caetano (President)
Fileto, Renato
Nascimento, Mario Antonio do
Title in Portuguese
Imersão de espaços métricos em espaços multidimensionais para indexação de dados usando detecção de agrupamentos
Keywords in Portuguese
Banco de dados
Clusters
Mineração de dados
Abstract in Portuguese
O sucesso dos Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBDs) em aplicações envolvendo dados tradicionais (números e textos curtos) encorajou o seu uso em novos tipos de aplicações, que exigem a manipulação de dados complexos. Séries temporais, dados científicos, dados multimídia e outros são exemplos de Dados Complexos. Inúmeras áreas de aplicação têm demandado soluções para o gerenciamento de dados complexos, dentre as quais a área de informática médica. Dados complexos podem também ser estudos com técnicas de descoberta de conhecimentos, conhecidas como KDD (Knowledge Discovery in Database), usando alguns algoritmos de detecção de agrupamentos apropriados. Entretanto, estes algoritmos possuem custo computacional elevado, o que dificulta a sua utilização em grandes conjuntos de dados. As técnicas já desenvolvidas na Área de Bases de Dados para indexação de espaços métricos usualmente consideram o conjunto de maneira uniforme sem levar em conta a existência de agrupamentos nos dados, por isso as estruturas buscam maximizar a eficiência das consultas para todo o conjunto simultaneamente. No entanto muitas vezes as consultas por similaridade estão limitadas a uma região específica do conjunto de dados. Neste contexto, esta dissertação propõe a criação de um novo método de acesso, que seja capaz de indexar de forma eficiente dados métricos, principalmente para conjuntos que contenham agrupamentos. Para atingir esse objetivo este trabalho também propõe um novo algoritmo para detecção de agrupamentos em dados métricos tornando mais eficiente a escolha do medoide de determinado conjunto de elementos. Os resultados dos experimentos mostram que os algoritmo propostos FAMES e M-FAMES podem ser utilizados para a detecção de agrupamentos em dados complexos e superam os algoritmos PAM, CLARA e CLARANS em eficácia e eficiência. Além disso, as consultas por similaridade realizadas com o método de acesso métrico proposto FAMESMAM mostraram ser especialmente apropriados para conjuntos de dados com agrupamentos
Title in English
Embedding of metric spaces in multidimensional spaces for data indexing using cluster detection
Keywords in English
Clusterings
Data Mining
Database
Abstract in English
The success of Database Management System (DBMS) for applications with traditional data (numbers and short texts) has encouraged its use in new types of applications that require manipulation of complex data. Time series, scientific data and other multimedia data are examples of complex data. Several application fields, like medical informatics, have demanded solutions for managing complex data. Complex data can also be studied by means of Knowledge Discovery Techniques (KDD) applying appropriate clustering algorithms. However, these algorithms have high computational cost hindering their use in large data sets. The techniques already developed in the Databases research field for indexing metric spaces usually consider the sets have a uniform distribution, without taking into account the existence of clusters in the data, therefore the structures need to generalize the efficiency of queries for the entire set simultaneously. However the similarity searching is often limited to a specific region of the data set. In this context, this dissertation proposes a new access method able to index metric data efficiently, especially for sets containing clusters. It also proposes a new algorithm for clustering metric data so that selection of a medoid from a particular subset of elements becomes more efficient. The experimental results showed that the proposed algorithms FAMES and M-FAMES can be used as a clustering technique for complex data that outperform PAM, CLARA and CLARANS in effectiveness and efficiency. Moreover, the similarity searching performed with the proposed metric access method FAMESMAM proved to be especially appropriate to data sets with clusters
 
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adriano.pdf (2.77 Mbytes)
Publishing Date
2011-04-26
 
WARNING: The material described below relates to works resulting from this thesis or dissertation. The contents of these works are the author's responsibility.
  • PATERLINI, A. A., Nascimento, M., and TRAINA JR, C. Using Pivots to Speed-Up k-Medoids Clustering. Journal of Information and Data Management - JIDM [online], 2011, vol. 2, p. 221-236. Disponível em: http://seer.lcc.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/99.
  • PATERLINI, Adriano Arantes, NASCIMENTO, Mário Antonio, and TRAINA, Caetano, Jr. Using Pivots to Speed-Up k-Medoid Clustering. Journal of Information and Data Management - JIDM [online], 2011, vol. 2, n. 2, p. 221-236. [cited 2011-09-26]. Available from : <http://seer.lcc.ufmg.br/index.php/jidm/article/view/166/83>
  • Bueno, R., et al. Unsupervised Scaling of Multi-Descriptor Similarity Functions for Medical Image Datasets. In 22nd IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS 2009), Albuquerque, 2009. Proceedings of the CBMS 2009.Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2009.
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