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dc.contributor.advisorHancco, Alvaro Julio Yucra-
dc.contributor.authorSousa, Maria Cristina Cordeiro Sousa-
dc.date.accessioned2020-02-20T17:51:43Z-
dc.date.available2020-02-20T17:51:43Z-
dc.date.issued2020-02-20-
dc.identifier.citationSOUSA, Maria Cristina Cordeiro. Uma análise do algoritmo K-means como introdução ao aprendizado de máquinas. 2019. 74 f. Monografia (Graduação) - Curso de Matemática, Universidade Federal do Tocantins, Araguaína, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11612/1764-
dc.description.abstractThis work aims to analyze the convergence of the K-means method, an unsupervised learning algorithm that groups n data into k-clusters. In this sense, we presented some of the advantages and disadvantages of the K-means method, comparing the original clustering and the clustering done by the algorithm. Also, we presented the application of the algorithm in two data sets: breast cancer and diabetes, analyzing the clustering done by K-means as well as the patterns and regularities present in the clusters. In this way, we seek to present an introductory study of Machine Learning theory, which seeks to make machines perform tasks without being instructed all the time, starting only from some initial instructions. Specifically, we seek to understand some of its definitions and characteristics that will allow identifying the type of learning studied.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Tocantinspt_BR
dc.rightsAcesso livre.pt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectK-meanspt_BR
dc.subjectClusteringpt_BR
dc.subjectAprendizado de Máquinapt_BR
dc.subjectOptimizationpt_BR
dc.subjectMachine Learning.pt_BR
dc.titleUma análise do algoritmo K-means como introdução ao aprendizado de máquinaspt_BR
dc.typeMonografiapt_BR
dc.description.resumoEste trabalho tem como objetivo analisar a convergência do método K-means, um algoritmo de aprendizado não supervisionado que agrupa n dados em k-clusters. Neste sentido, apresentamos algumas das vantagens e desvantagens do método K-means, comparando o agrupamento original e a clusterização feita pelo algoritmo. Também, apresentamos a aplicação do algoritmo em dois conjuntos de dados: o câncer de mama e diabetes, analisando a clusterização feita pelo K-means assim como os padrões e regularidades presentes nos clusters. Dessa forma, buscamos apresentar um estudo introdutório da teoria do Aprendizado de Máquina, que busca fazer com que as máquinas realizem tarefas sem que sejam instruídas o tempo todo, partindo apenas de algumas instruções iniciais. Especificamente, procuramos compreender algumas de suas definições e características que permitirão identificar o tipo de aprendizado estudado.pt_BR
dc.publisher.campusAraguaínapt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::MATEMATICApt_BR
dc.publisher.cursoCURSO::ARAGUAÍNA::PRESENCIALpt_BR
dc.publisher.localAraguaínapt_BR
dc.publisher.levelGraduaçãopt_BR
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