Um algoritmo evolutivo rápido para agrupamento de dados
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UNISANTOS |
Texto Completo: | https://tede.unisantos.br/handle/tede/608 |
Resumo: | A atividade de agrupamento de dados (obter uma partição que represente a estrutura de um conjunto de objetos) é de vasta aplicabilidade e importância nos dias de hoje. Ferramentas de agrupamento de dados são aplicadas em diversos domínios: inteligência artificial, reconhecimento de padrões, economia, ecologia, psiquiatria, marketing, entre outros. Algoritmos evolutivos são ferramentas inspiradas na teoria da evolução das espécies que são, em geral, aplicados a problemas de otimização. Tais algoritmos são capazes de encontrar boas soluções (subótimas) em tempo computacional razoável e, por esta razão, eles são utilizados desde a década de 60 como opção para a solução de problemas complexos. Quando considerado como um problema de otimização combinatória, a atividade de agrupamento de dados tem espaço de busca de complexidade não polinomial. Tal complexidade tem estimulado o desenvolvimento de ferramentas de agrupamento de dados utilizando algoritmos evolutivos. Nesta dissertação apresenta-se o novo Algoritmo Evolutivo Rápido para Agrupamento de Dados (Fast- EAC), uma ferramenta capaz de estimar o número ótimo de grupos para um determinado conjunto de dados e a respectiva partição dos dados utilizando a abordagem de algoritmos evolutivos. Além da proposta do novo Fast-EAC, são contribuições desse trabalho a proposta de uma nova metodologia de avaliação para algoritmos evolutivos aplicados a agrupamento de dados e um novo índice externo de avaliação de partições, o Rand Index parcial por grupos. |
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