@MASTERSTHESIS{ 2010:1699106548,
 	title = {Algoritmo Wang-Landau e agrupamento de dados superparamagnético},
 	year = {2010},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/5154",
 	abstract = "O método de agrupamento de dados não supervisionado proposto por Domany e colaboradores baseia-se no mapeamento do problema em um sistema magnético granular não homogêneo, cujas propriedades são investigadas através de algum método de Monte Carlo. A matriz que contém os dados é composta por n atributos de valor numérico e corresponde a um ponto em um espaço euclidiano n-dimensional. A cada item de dado é associado um spin de Potts. A interação entre tais spins decai exponencialmente com o aumento da distância entre eles. Isto favorece o alinhamento dos spins associados a objetos similares. O sistema físico corresponde a um ferromagneto desordenado que, por sua vez, é descrito por um hamiltoniano de Potts de q estados. Espera-se que o sistema magnético exiba três regimes quando sua temperatura seja variada. Para temperaturas muito baixas o sistema está completamente ordenado. No outro extremo, em altas temperaturas, o sistema não apresenta qualquer ordem magnética. Numa faixa intermediária de temperaturas, spins dentro de certas regiões permanecem fortemente acoplados, formando grãos. Porém, um grão não influencie o comportamento de outro grão. Ou seja, os grãos estão não correlacionados. Este estado intermediário caracteriza um estado superparamagnético. A transição de um regime para outro pode ser identificada por picos na curva de calor específico versus temperatura. Aplicamos o método aos conjuntos de dados reais da planta íris e de dados médicos, conhecido por BUPA, aos dados sintéticos conhecidos por Ruspini e a um conjunto de dados, gerado por nós, que consiste de duas figuras tridimensionais sobrepostas, um esfera e um toro. Procedemos a classificação dos dados através da correlação spin-spin em diversas temperaturas. O principal resultado foi a verificação que nem sempre o agrupamento realizado na fase superparamagnética é o ideal.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Biometria e Estatística Aplicada},
 	note = {Departamento de Estatística e Informática}
}