{"id":4759,"date":"2021-07-01T18:56:05","date_gmt":"2021-07-01T21:56:05","guid":{"rendered":"http:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/?page_id=4759"},"modified":"2021-07-01T18:56:18","modified_gmt":"2021-07-01T21:56:18","slug":"cmp611","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/lista-de-disciplinas\/cmp611\/","title":{"rendered":"CMP611"},"content":{"rendered":"

Cmp611 – T\u00f3picos especiais em computa\u00e7\u00e3o: An\u00e1lise de agrupamento de dados (clustering)<\/strong><\/p>\n

Docente respons\u00e1vel<\/strong>: Joel Lu\u00eds Carbonera
\nCarga Hor\u00e1ria<\/strong>: 60 hs
\nCr\u00e9ditos<\/strong>: 4
\nPr\u00e9-requisitos<\/strong>: N\u00e3o h\u00e1
\nS\u00famula\/ementa<\/strong>: Esta disciplina apresenta conceitos fundamentais relacionados \u00e0 tarefa de agrupamento em aprendizado de m\u00e1quina e ci\u00eancia de dados. A disciplina tamb\u00e9m apresenta diferentes fam\u00edlias de abordagens para agrupamento. Tamb\u00e9m s\u00e3o discutidas abordagens de pr\u00e9-processamento e avalia\u00e7\u00e3o de agrupamentos. Finalmente, a disciplina discute tend\u00eancias no estado da arte de an\u00e1lise de agrupamentos.<\/p>\n

Objetivos<\/strong>: O objetivo da disciplina \u00e9 fornecer ao aluno uma vis\u00e3o mais abrangente de detalhada sobre a \u00e1rea de an\u00e1lise de agrupamento de dados. A disciplina visa fornecer ao aluno:
\n\u2022 No\u00e7\u00f5es fundamentais relacionadas \u00e0 tarefa de an\u00e1lise de agrupamento de dados no contexto de aprendizado de m\u00e1quina e ci\u00eancia de daos.
\n\u2022 No\u00e7\u00f5es de manipula\u00e7\u00e3o de diferentes tipos de dados (dados estruturados, textos, imagens, etc) em tarefas de clustering.
\n\u2022 No\u00e7\u00f5es de m\u00e9tricas de similaridade aplicadas \u00e0 tarefa de agrupamento de dados.
\n\u2022 No\u00e7\u00f5es de t\u00e9cnicas de pr\u00e9-processamento de dados aplicadas \u00e0 tarefa de agrupamento de dados.
\n\u2022 Vis\u00e3o abrangente de diversas fam\u00edlias de abordagens para agrupamento de dados.
\n\u2022 No\u00e7\u00f5es de avalia\u00e7\u00e3o de agrupamento de dados.
\n\u2022 No\u00e7\u00f5es a respeito do estado da arte em agrupamento de dados.<\/p>\n

Programa (conte\u00fado):<\/strong>
\n\u2022 Introdu\u00e7\u00e3o geral sobre a tarefa de agrupamento de dados
\n\u2022 Representa\u00e7\u00e3o de dados para a tarefa de agrupamento de dados
\n\u2022 M\u00e9tricas de similaridade aplicadas \u00e0 agrupamento de dados
\n\u2022 Pr\u00e9-processamento para agrupamento de dados
\n\u2022 Abordagens cl\u00e1ssicas de agrupamento: Particionamento, hier\u00e1rquico, por densidade,…
\n\u2022 Agrupamento em espa\u00e7o \u00fanico e em subespa\u00e7os (hard e soft)
\n\u2022 Agrupamento irrestrito e restrito
\n\u2022 Agrupamento est\u00e1tico e din\u00e2mico (data stream clustering)
\n\u2022 Tend\u00eancias em t\u00e9cnicas de agrupamento<\/p>\n

M\u00e9todo de trabalho<\/strong> (principais atividades): A disciplina consiste em:
\n\u2022 Um conjunto de aulas expositivas, em que ser\u00e3o apresentados e discutidos os conte\u00fados definidos no programa.
\n\u2022 Realiza\u00e7\u00e3o de semin\u00e1rios onde s\u00e3o discutidos artigos recentes sobre o tema da disciplina.
\n\u2022 Realiza\u00e7\u00e3o de um projeto pr\u00e1tico em grupo sobre os temas da disciplina e que deve ser estabelecido com o professor.<\/p>\n

Procedimentos e\/ou crit\u00e9rios de avalia\u00e7\u00e3o<\/strong>: A avalia\u00e7\u00e3o final do aluno \u00e9 realizada em fun\u00e7\u00e3o das suas avalia\u00e7\u00f5es individuais em duas tarefas principais:
\n\u2022 Apresenta\u00e7\u00e3o e participa\u00e7\u00e3o dos semin\u00e1rios.
\n\u2022 Realiza\u00e7\u00e3o e apresenta\u00e7\u00e3o do projeto final da disciplina.<\/p>\n

Bibliografia<\/strong>:
\nBibliografia b\u00e1sica:
\nAGGARWAL, Charu C; REDDY, Chandan K.. Data Clustering: Algorithms and Applications. Chapman & Hall\/CRC, 2013
\nGAN, Guojun; MA, Chaoqun; WU, Jianhong. Data clustering: theory, algorithms, and applications, volume 20 of ASA-SIAM Series on Statistics and Applied Probability. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics and Alexandria, 2007.
\nBASU, Sugato; DAVIDSON, Ian; WAGSTAFF, Kiri (Ed.). Constrained clustering: Advances in algorithms, theory, and applications. CRC Press, 2008.
\nKING, Ronald S. Cluster analysis and data mining: An introduction. Stylus Publishing, LLC, 2015.
\nBOLLA, Marianna. Spectral clustering and biclustering: Learning large graphs and contingency tables. John Wiley & Sons, 2013.
\nKANTARDZIC, Mehmed. Data mining: concepts, models, methods, and algorithms. John Wiley & Sons, 2011.
\nWITTEN, Ian H.; FRANK, Eibe; HALL, Mark A.; PAL, Christopher J.. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers; 4th ed., 2016.
\nBibliografia suplementar:
\nArtigos recentes de revistas e confer\u00eancias da \u00e1rea.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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