Graph Clustering
Mostrando 1-12 de 29 artigos, teses e dissertações.
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1. A Spectral Clustering Approach for the Evolution of the COVID-19 Pandemic in the State of Rio Grande do Sul, Brazil
ABSTRACT The aim of this paper is to analyse the evolution of the COVID-19 pandemic in Rio Grande do Sul by applying graph-theoretical tools, particularly spectral clustering techniques, on weighted graphs defined on the set of 167 municipalities in the state with population 10,000 or more, which are based on data provided by government agencies and other so
Trends in Computational and Applied Mathematics. Publicado em: 2022
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2. PhotoMetrix: An Application for Univariate Calibration and Principal Components Analysis Using Colorimetry on Mobile Devices
This article describes the development of a mobile colorimetric analysis tool. The application, called PhotoMetrix, employs the techniques of simple linear correlation for univariate analysis and principal components analysis (PCA) for multivariate exploratory analysis. The image data are captured by the main camera of the device and converted into red, gree
J. Braz. Chem. Soc.. Publicado em: 2017-02
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3. Avaliação de algoritmos de agrupamento em grafos para segmentação de imagens / Evaluation of graph clustering algorithms for images segmentation
A segmentação de imagens e, em visão computacional, uma tarefa de grande importância, para a qual existem várias abordagem. A complexidade de tais abordagens está relacionada à natureza da imagem e também ao grau de precisão da segmentação, que e um conceito bastante subjetivo, normalmente associado a semelhança que apresenta a segmentaçã produ
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 12/11/2012
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4. Métodos espectrais de agrupamento / Spectral clustering methods
Os métodos espectrais são ferramentas úteis na análise de dados, sendo capazes de fornecer informações sobre a estrutura organizacional de dados. O agrupamento de dados utilizando métodos espectrais é comumente baseado em relações de similaridade definida entre os dados. O objetivo deste trabalho é estudar a capacidade de agrupamento de métodos e
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 13/02/2012
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5. Combination of meta-analysis and graph clustering to identify prognostic markers of ESCC
Esophageal squamous cell carcinoma (ESCC) is one of the most malignant gastrointestinal cancers and occurs at a high frequency rate in China and other Asian countries. Recently, several molecular markers were identified for predicting ESCC. Notwithstanding, additional prognostic markers, with a clear understanding of their underlying roles, are still require
Genetics and Molecular Biology. Publicado em: 2012
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6. Data mining in large sets of complex data / Mineração de dados em grande conjuntos de dados complexos
Due to the increasing amount and complexity of the data stored in the enterprises\ databases, the task of knowledge discovery is nowadays vital to support strategic decisions. However, the mining techniques used in the process usually have high computational costs that come from the need to explore several alternative solutions, in different combinations, to
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 29/08/2011
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7. A GRAPH-MINING BASED METHOD FOR SEGMENTATION AND COUNTING OF LOCAL MAXIMUM CLUSTERS IN DIGITAL IMAGES / UM MÉTODO BASEADO EM MINERAÇÃO DE GRAFOS PARA SEGMENTAÇÃO E CONTAGEM DE CLUSTERS DE MÁXIMOS LOCAIS EM IMAGENS DIGITAIS
Uma imagem monocromática pode ser interpretada como uma superfície topológica e desta forma objetos de interesse podem aparecer como picos (sharp mountains), domos (smooth hills) ou vales (V- or U-shaped). Um domo geralmente contém vários pontos de máximo locais em seu topo. Logo, fica bem caracterizado por um cluster de máximos locais. Segmentar indi
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 08/04/2011
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8. Metaheurísticas para o problema de agrupamento de dados em grafo / Metaheuristics for the graph clustering problem
Graph clustering aims at identifying highly connected groups or clusters of nodes of a graph. This problem can assume others nomenclatures, such as: graph partitioning problem and community detection problem. There are many mathematical formulations to model this problem, each one with advantages and disadvantages. Most of these formulations have the disadva
Publicado em: 2010
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9. Extensões da estatística scan espacial utilizando técnicas de otimização multi-objetivo
This work presents three new extensions of Kulldorffs Spatial Scan Statistic for the detection and inference of spatial clusters. Consider a map divided into m regions with known populations at risk and number of cases of some disease. We would like to know if the cases are randomly distributed over the m regions or not; if the cases are not randomly distrib
Publicado em: 2009
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10. Relaxação lagrangeana com divisão em clusters aplicada ao problema da diversidade máxima / Lagrangean relaxation with clustering division applied to the maximum diversity problem
O Problema da Diversidade Máxima é um problema de natureza combinatória com o objetivo de selecionar os m itens mais distintos de um conjunto N = {e$ _1$ , e$ _2$ , ..., e$ _n$ }, com emph{n} elementos, tal que emph{m < n} e existe uma medida de diversidade para cada par de elementos. A literatura apresenta a formulação quadrática do problema e sua
Publicado em: 2009
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11. Relaxação lagrangeana com divisão em clusters aplicada ao problema da diversidade máxima / Lagrangean relaxation with clustering division applied to the maximum diversity problem
O Problema da Diversidade Máxima é um problema de natureza combinatória com o objetivo de selecionar os m itens mais distintos de um conjunto N = {e$ _1$ , e$ _2$ , ..., e$ _n$ }, com emph{n} elementos, tal que emph{m < n} e existe uma medida de diversidade para cada par de elementos. A literatura apresenta a formulação quadrática do problema e sua
Publicado em: 2009
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12. Relaxações e método de decomposição para alguns problemas de localização de facilidades modelados em grafos / Relaxations and decomposition approach for some facility location problems modeled by graphs
Despite the great advances in computational equipment and the best known techniques for solving combinatorial optimization problems, it is not always possible to find the optimum solution to some practical facility location problems in a reasonable computational time, due to their size and classification issues. This thesis explores the representation of pro
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia. Publicado em: 03/10/2008