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| Dourado,Camila da Silva; Oliveira,Stanley Robson de Medeiros; Avila,Ana Maria Heuminski de. |
| O objetivo deste trabalho foi identificar zonas pluviometricamente homogêneas no Estado da Bahia e analisar as condições climáticas de cada zona entre 1981 e 2010. Foi aplicada a técnica de mineração de dados, Clusterização (agrupamento de dados), por meio do uso do algoritmo k-means, para transformação das séries históricas de precipitação em cinco zonas pluviometricamente homogêneas, em resposta à orografia, maritimidade e sistemas meteorológicos atuantes na região. Foram utilizados dados de médias mensais de precipitação de 92 estações meteorológicas. Os resultados apontam que as zonas mais secas estão situadas na parte central, de norte a sul do estado, principalmente ao norte com os menores volumes anuais, em torno de 480 mm. A zona localizada ao... |
| Tipo: Info:eu-repo/semantics/article |
Palavras-chave: Mineração de dados; Clusterização; Variabilidade pluviométrica. |
| Ano: 2013 |
URL: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0006-87052013000200012 |
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| MORETTI, C. J. P.; PEIXOTO, B. M.; MOURA, M. F.. |
| A ferramenta TaxTools foi desenvolvida pelo Laboratório de Inteligência Computacional (Labic) do Instituto de Ciência Matemática e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP), campus de São Carlos, SP, com o objetivo de auxiliar no processo de mineração de textos. Atualmente, ela tem sido mantida e evoluída pelo Laboratório de Inteligência Computacional (LabIC) da Embrapa Informática Agropecuária. Esse tutorial abrange apenas as opções disponíveis na TaxTools, que completam o processo de obtenção de uma taxonomia de tópicos (MOURA et al., 2008); como clusterização, cálculos de medidas intercluster e de joinability, métodos de podas, métodos de visualização de resultados e algumas opções auxiliares. |
| Tipo: Folhetos |
Palavras-chave: Recuperação da informação; Mineração de textos; Agrupamento de documentos; Cortes de agrupamento; Visualização de agrupamentos; Descrição de agrupamentos; Clusterização; Cluster analysis; Information retrieval. |
| Ano: 2010 |
URL: http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/882099 |
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