Data Clustering in Agricultural Production : anomaly identification and agricultural decision support

dc.contributor.authorSantos Júnior, Clóvis dos
dc.contributor.authorNaldi, Murilo Coelho
dc.date.accessioned2026-03-04T19:18:13Z
dc.date.available2026-03-04T19:18:13Z
dc.date.issued2026-03-04
dc.description.abstractEsta obra surgiu dos imperativos práticos associados à transformação de dados do agronegócio, direta ou indiretamente, em tomadas de decisão mais informadas por meio da aplicação de análise de séries temporais, representações gráficas e, principalmente, técnicas de agrupamento baseadas em densidade, com ênfase particular no algoritmo HDBSCAN. Ao longo dos capítulos subsequentes, os leitores encontrarão exemplos rigorosos de integração de dados, metodologias de pré-processamento, métricas de validação relevantes, visualizações avançadas e análises comparativas com modelos de referência para aprimorar a compreensão das características do conjunto de dados.
dc.identifier.citationJÚNIOR SANTO, Clóvis dos; NALDI, Murilo Coelho. Data Clustering in Agricultural Production: Anomaly Identification and Agricultural Decision Support. Rondonópolis: EdUFR, 2026. 1 recurso on-line (122 p.) ISBN 9786585162456
dc.identifier.isbn9786585162456
dc.identifier.urihttps://ri.ufr.edu.br/handle/123456789/172
dc.language.isopt
dc.publisherEdUFR
dc.subjectAgricultura; Mineração de dados; Ciência de Dados
dc.titleData Clustering in Agricultural Production : anomaly identification and agricultural decision support
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