Modelo Compartimental SIRC Fracionário

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo principal verificar os resultados obtidos, por um recente algoritmo de aglomeração, para o problema de agrupamento de dados. O algoritmo de aglomeração, a partir dos k-menores autovetores da matriz Laplaciana, agrupa um conjunto de dados a partir do grafo de similaridade. Utilizando a comparação com os algoritmos k-médias e espectral via k-médias, sobre um banco de dados da literatura, é possível mostrar que o algoritmo de aglomeração é uma opção promissora no estudo de agrupamentos de dados.

The main objective of this work is to verify the results obtained by a recent agglomeration algorithm for the data grouping problem. The algorithm of agglomeration from the k-minor eigenvectors of the Laplacian matrix groups a set of data from the similarity graph. Using the comparison with the k-medium and k-medium spectral algorithms on a literature database, it is possible to show that the agglomeration algorithm is a promising option in the study of data groupings.