ANÁLISE FUZZY CLUSTER EM AMBIENTE R: UMA APLICAÇÃO DOS ALGORITMOS FANNY, CMEANSnE C-MEDOIDS NA CLASSIFICAÇÃO DOS MUNICÍPIOS BRASILEIROS SEGUNDOINDICADORES DE BEM-ESTAR-SOCIAL

Rodrigo Nunes Ferreira
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Abstract

O artigo demonstra o uso da analise fuzzy cluster atraves do uso de tres algoritmos fanny, cmean e c-medoids na classificacao dos municipios brasileiros segundo indicadores de bem estar- social. Sao utilizados indices de validacao de agrupamentos para comparar os tres algoritmos utilizados quanto a capacidade de gerar agrupamentos fuzzy com coesao interna e isolamento dos grupos formados. Como estrategia complementar de validacao foi gerada uma analise discriminante que busca reproduzir o modelo de agrupamento gerado pela analise de cluster e assim medir o grau de confiabilidade, ou qualidade, do esquema classificatorio. Todos os calculos foram operacionalizados no ambiente R, fazendo uso dos recursos disponiveis na biblioteca do ambiente. Como indicador de bem estar social dos municipios brasileiros foram selecionados os sete indicadores que compoe o IDH-M acrescidos de tres indicadores: percentual de pessoas acima da linha de pobreza, percentual de domicilios em condicoes adequadas de moradia e percentual de pessoas que demoram ate trinta minutos no deslocamento casatrabalho. Os resultados mostraram melhores resultados para o algoritmo c-means, que nao esta implementado nos pacotes estatisticos mais utilizados em estudos socioeconomicos. O que mostra a importância do uso dos recursos do ambiente R em estudos desta natureza.
R环境下的模糊聚类分析:范妮、CMEANSnE C-MEDOIDS算法在巴西城市社会福利指标分类中的应用
本文通过fanny、cmean和c-medoids三种算法对巴西城市的社会福利指标进行分类,论证了模糊聚类分析的使用。利用聚类验证指标比较了三种算法生成具有内部内聚性和聚类隔离的模糊聚类的能力。作为验证的补充策略,生成了判别分析,试图复制聚类分析生成的聚类模型,从而测量分类方案的可靠性或质量。所有的计算都在环境R中进行操作,利用环境库中的可用资源。作为巴西各城市的社会福利指标,我们选择了构成人类发展指数的7个指标,以及3个指标:贫困线以上人口百分比、住房条件适宜的家庭百分比和通勤时间不超过30分钟的人口百分比。结果表明,c-means算法的结果较好,该算法在社会经济研究中最常用的统计软件包中没有实现。这说明了在这类研究中利用环境资源的重要性。
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