Análise da qualidade de algoritmos de clusterização utilizados para reordenação de matrizes em Visualização de Informação | Zendy

Miguel Mechi Naves Rocha | Zendy; Celmar Guimarães da Silva | Zendy

Open Access

Análise da qualidade de algoritmos de clusterização utilizados para reordenação de matrizes em Visualização de Informação

Author(s) -

Miguel Mechi Naves Rocha,

Celmar Guimarães da Silva

Publication year - 2016

Publication title -

anais do congresso de iniciação científica da unicamp

Language(s) - Portuguese

Resource type - Conference proceedings

ISSN - 2447-5114

DOI - 10.19146/pibic-2016-51557

Subject(s) - computer science

Resumo Matrizes são estruturas subjacentes a diferentes tipos de visualização de dados, como por exemplo heatmaps. Diferentes algoritmos possibilitam uma permutação automática de seus elementos para prover um melhor entendimento visual, procurando agrupar linhas e colunas similares e evidenciar padrões. Este projeto de pesquisa teve por objetivo adicionar à ferramenta Matrix Reordering Analyzer (MRA) dois algoritmos de reordenação de matrizes baseados em clusterização hierárquica (Average Linkage Clustering e K-Medoids), ampliando assim o conjunto de algoritmos de reordenação de matrizes por ela utilizados para comparar desempenho e resultados de reordenações.

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