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https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/4264
Tipo: | Trabalho de Conclusão de Curso |
Título: | CARACTERIZAÇÃO DO PERFIL SENSORIAL DE CREAM CHEESE: UMA ABORDAGEM DA MINERAÇÃO DE DADOS |
Autor(es): | Moreno, Jaqueline Souza |
Primeiro Orientador: | Cardoso, Cristiane de Fátima dos Santos |
Primeiro Membro da Banca: | Santos, Jucelino Cardoso Marciano dos |
Segundo Membro da Banca: | Silva, Jean Tomaz da |
Resumo: | A mineração de dados é muito utilizada atualmente na separação e catalogação, auxiliando na compreensão das preferências dos consumidores. A análise de grupos com o uso de dados sensoriais resulta em informações que podem melhorar buscas, determinar a autenticidade de produtos, além de possibilitar avaliações para a geração de projetos ou relatórios para diferentes análises e melhorias. Assim, este trabalho apresenta um estudo que tem como objetivo caracterização do perfil sensorial do cream cheese por meio da clusterização de uma base dados contendo informações sensoriais tais como cremosidade, granulosidade, nível de manteiga etc. O objetivo principal desse estudo é criar clusters que coloquem esses dados em seus respectivos grupos, de forma que cada amostra seja parecida internamente com as demais em seu grupo e entre outros. Ao mesmo tempo deve haver diferenças entre os grupos (clusters). Para isso, utilizou análise de grupos, árvores de decisão, juntamente com os algoritmos de clusterização da linguagem R, gerando uma acurácia de 94,48% no conjunto de treinamento e de 82,11% no conjunto de teste. O resultado final da clusterização é gerado por meio do PCA e da árvore de decisão. |
Abstract: | Data mining is currently widely used in separation and cataloging, helping understanding consumer opinions. A group analysis using data sensory results in information that can improve searches, determine changes of products, in addition to enabling evaluations for the generation of projects or reports for different analyzes and improvements. Therefore, this work presents a study that aims to characterization of the sensory profile of cream cheese through clustering of a database contains sensory information such as creaminess, graininess, butter level, etc. The main objective of this study is to create clusters that place this data in their respective groups, so that each sample is internally similar to the others in its group and among others. At the same time there must be differences between groups (clusters). For that, uses cluster analysis, decision trees, along with clustering algorithms of the R language, generating an accuracy of 94.48% in the training set and 82.11% in the test set. The final clustering result is generated through PCA and the decision. |
Palavras-chave: | Cream Cheese K-means Mineração de dados Análise sensorial Clusterização |
Área do CNPq: | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA |
Idioma: | por |
Pais: | Brasil |
Editor: | Instituto Federal Goiano |
Sigla da Instituição: | IF Goiano |
Campus: | Campus Urutaí |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
URI: | https://repositorio.ifgoiano.edu.br/handle/prefix/4264 |
Data do documento: | 5-Fev-2024 |
Aparece nas coleções: | Bacharelado em Sistemas de Informação |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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