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- W1528370571 abstract "O surgimento de grandes bancos de dados dinamizou o armazenamento de registros e sua busca. Sendo assim, esta a disposicao um numero exorbitante de informacoes que precisam ser analisadas. Para que seja possivel explora-las em tempo habil, e utilizado o processo de mineracao de dados, que os analisa sob diferentes perspectivas e permite a descoberta automatica de informacoes e padroes, alem de fornecer a capacidade de previsao de uma observacao futura. Pretende-se explorar bases de dados astronomicos com parâmetros morfometricos de galaxias, por meio de algoritmos de agrupamento, a fim de identificar padroes naturais de agrupamentos como etapa anterior a classificacao de galaxias. Para isso, serao aplicados os algoritmos Expectation Maximization (EM) e K-medias, que serao avaliados quando sujeitos a dados morfometricos reais do catalogo Extraction de Formes Idealisees de Galaxies en Imagerie (EFIGI) com galaxias de todos os tipos morfologicos, medidos pelo MORFOMETRYKA, e dados sinteticos. Apos os dados serem agrupados pelos algoritmos, sera utilizado o algoritmo Silhouette como metodo de validacao para os resultados encontrados. Nesse espaco de parâmetros morfometricos serao detectadas classes de galaxias, permitindo o resultado estudar a continuidade morfometrica nas populacoes de galaxias espirais e elipticas." @default.
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