Skip to content

Trabalho Final da Disciplina de Laboratório de Programação 2024.2 do curso de Ciência da Computação

Notifications You must be signed in to change notification settings

nayetdet/KMeans-Trabalho-Final

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

36 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

KMeans-Trabalho-Final

Este repositório contém o trabalho final da disciplina de Laboratório de Programação 2024.2 do curso de Ciência da Computação. O projeto implementa o algoritmo de agrupamento K-Means, uma técnica de aprendizado não supervisionado utilizada para particionar um conjunto de dados em K grupos distintos, baseando-se nas características intrínsecas dos dados.

Compilação e Execução

Para compilar e executar o projeto, siga os seguintes passos:

1. Compilação do Projeto

Utilize o Makefile para compilar o projeto. No terminal, navegue até o diretório raiz do repositório e execute:

make all

Esse comando irá compilar os arquivos-fonte e gerar os executáveis correspondentes no diretório bin/.

2. Permissão para Execução do Script

O script run.sh facilita a execução das diferentes funcionalidades do projeto. Antes de utilizá-lo, é necessário garantir que ele possui permissão de execução. No terminal, execute:

chmod +x run.sh

3. Execução das Funcionalidades

O script run.sh aceita diferentes parâmetros para executar funcionalidades específicas:

Execução Principal (main)

Executa o algoritmo K-Means no conjunto de dados inicial e salva os resultados:

./run.sh main <k> <maxIterations>

Onde:

  • <k>: Número de centroides desejados.
  • <maxIterations>: Número máximo de iterações para o algoritmo.

Exemplo:

./run.sh main 5 100

Cálculo do Coeficiente Dice (dice)

Calcula o coeficiente Dice entre os resultados obtidos e o conjunto de dados alvo:

./run.sh dice

Geração de Histogramas (histogram)

Gera histogramas dos conjuntos de dados inicial e resultante:

./run.sh histogram

Cálculo do Erro Quadrático Médio (SSE) (sse)

Calcula o Erro Quadrático Médio dos clusters formados:

./run.sh sse <maxK> <maxIterations>

Onde:

  • <maxK>: Número máximo de centroides desejados.
  • <maxIterations>: Número máximo de iterações para o algoritmo.

Exemplo:

./run.sh sse 5 100

Observação: Certifique-se de que os caminhos dos diretórios e arquivos mencionados no script run.sh estão corretos e que os arquivos necessários estão presentes nos locais especificados.

About

Trabalho Final da Disciplina de Laboratório de Programação 2024.2 do curso de Ciência da Computação

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Contributors 3

  •  
  •  
  •