@PHDTHESIS{ 2017:774881163,
 	title = {Módulos computacionais para seleção de variáveis e Análise de agrupamento para definição de zonas de manejo},
 	year = {2017},
 	url = "http://tede.unioeste.br/handle/tede/3063",
 	abstract = "A seleção de variáveis e a análise de agrupamento de dados são atividades fundamentais
 para a definição de zonas de manejo (ZMs) de qualidade. Para executar essas duas
 atividades, existem diversos métodos propostos, que devido à sua complexidade precisam
 ser executados por meio da utilização de sistemas computacionais. Neste trabalho, avaliaramse
 5 métodos de seleção de variáveis baseados em análise de correlação espacial, análise
 de componentes principais (ACP) e análise espacial multivariada baseada no índice de Moran
 e em ACP (MULTISPATI-PCA). Propôs-se um novo algoritmo de seleção de variáveis,
 denominado MPCA-SC, desenvolvido a partir da aplicação conjunta da análise de correlação
 espacial e de MULTISPATI-PCA. Avaliou-se a viabilidade de aplicação de 20 algoritmos de
 agrupamento de dados para a geração de ZMs: average linkage, bagged clustering, centroid
 linkage, clustering large applications, complete linkage, divisive analysis, fuzzy analysis
 clustering (fanny), fuzzy c-means, fuzzy c-shells, hard competitive learning, hybrid hierarchical
 clustering, k-means, median linkage, método de McQuitty (mcquitty), método de Ward, neural
 gas, partitioning around medoids, single linkage, spherical k-means e unsupervised fuzzy
 competitive learning. Apresentaram-se ainda dois módulos computacionais desenvolvidos
 para disponibilizar os métodos de seleção de variáveis e de agrupamento de dados para a
 definição de ZMs. As avaliações foram realizadas com dados obtidos entre os anos de 2010
 e 2015 de três áreas agrícolas comerciais, localizadas no estado do Paraná, nas quais
 cultivaram-se milho e soja. Os experimentos efetuados para avaliar os 5 algoritmos de seleção
 de variáveis mostraram que o novo método MPCA-SC pode melhorar a qualidade de ZMs em
 diversos aspectos, mesmo obtendo-se resultados satisfatórios com os outros 4 algoritmos. Os
 experimentos de avaliação dos 20 métodos de agrupamento citados mostraram que 17 deles
 foram adequados para o delineamento de ZMs, com destaque para fanny e mcquitty. Por fim,
 concluiu-se que os dois módulos computacionais desenvolvidos possibilitaram a obtenção de
 ZMs de qualidade. Além disso, esses módulos constituem uma ferramenta computacional
 mais abrangente que outros softwares de uso gratuito, como FuzME, MZA e SDUM, em
 relação à diversidade de algoritmos disponibilizados para selecionar variáveis e agrupar
 dados.",
 	publisher = {Universidade Estadual do Oeste do Paraná},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Centro de Ciências Exatas e Tecnológicas}
}