O uso de algoritmos genéticos para a solução de problemas de agrupamento automático
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| Data de Publicação: | 2019 |
| Tipo de documento: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRRJ |
| Texto Completo: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14340 |
Resumo: | Técnicas de agrupamento de dados consistem na organização de um conjunto de informações em grupos de acordo com as similaridades presentes em seus registros, assim propriedades comuns entre o conjunto de dados conseguem ser identificadas facilitando a sua compreensão. Nem sempre o número de grupos é um dado disponível a priori para a resolução desse processo. Quando esta informação é desconhecida tem-se o denominado Problema de Agrupamento Automático. Neste trabalho são apresentadas estratégias para a resolução deste problema, tendo como base a meta-heurística Algoritmo Genético. Sabendo que a qualidade de um agrupamento pode ser influenciada pelo modo como são gerados os grupos iniciais e pela escolha da função de avaliação das soluções, diferentes procedimentos são propostos a partir de um método já existente com o objetivo de gerar resoluções de melhor qualidade. Experimentos foram aplicados às propostas para diversos conjuntos de dados. Os resultados obtidos são comparados entre si e com outros trabalhos da literatura. |
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Lima, Suzane PereiraCruz, Marcelo DibCPF: 016.628.007-03Vianna, Gizelle KupacTassinari, Wagner de SouzaCPF: 146.054.587-78http://lattes.cnpq.br/79712422190428552023-12-22T03:00:02Z2023-12-22T03:00:02Z2019-07-30LIMA, Suzane Pereira. O uso de algoritmos genéticos para a solução de problemas de agrupamento automático. 2019. 92 f. Dissertação (Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional) - Instituto de Ciências Exatas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2019.https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14340Técnicas de agrupamento de dados consistem na organização de um conjunto de informações em grupos de acordo com as similaridades presentes em seus registros, assim propriedades comuns entre o conjunto de dados conseguem ser identificadas facilitando a sua compreensão. Nem sempre o número de grupos é um dado disponível a priori para a resolução desse processo. Quando esta informação é desconhecida tem-se o denominado Problema de Agrupamento Automático. Neste trabalho são apresentadas estratégias para a resolução deste problema, tendo como base a meta-heurística Algoritmo Genético. Sabendo que a qualidade de um agrupamento pode ser influenciada pelo modo como são gerados os grupos iniciais e pela escolha da função de avaliação das soluções, diferentes procedimentos são propostos a partir de um método já existente com o objetivo de gerar resoluções de melhor qualidade. Experimentos foram aplicados às propostas para diversos conjuntos de dados. Os resultados obtidos são comparados entre si e com outros trabalhos da literatura.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorThe Clustering consists to organize a set of information into groups according to the similarities present in their records, so that common properties between the data can be identified for easy understanding. Sometimes the number of groups is a unavailable data for the resolution of this process. When this information is unknown a priori we have the so-called Automatic Clustering Problem. In this work are presented algorithms to solve this problem, based on the meta-heuristic Genetic Algorithm. The quality of a Clustering can be affected by the way the initial groups are generated and by the choice of the cluster validity index, different methods are proposed based on an already existing methodology with the purpose of generating better quality resolutions. Experiments were applied to proposed approaches for several data sets. The obtained results are compared with each other and with other works of the literature.application/pdfporUniversidade Federal Rural do Rio de JaneiroPrograma de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e ComputacionalUFRRJBrasilInstituto de Ciências ExatasProblema de Agrupamento AutomáticoHeurísticasOtimizaçãoAutomatic Clustering ProblemHeuristicsOptimizationCiência da ComputaçãoMatemáticaO uso de algoritmos genéticos para a solução de problemas de agrupamento automáticoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis[1] Clustering basic benchmark. Disponível em: http://cs.joensuu.fi/sipu/datasets/; Acessado em 04 de Abril de 2018. [2] Machine learning repository. Disponível em: http://archive.ics.uci.edu/ml/index.php; Acessado em 13 de Julho de 2017. [3] ANARI, B., TORKESTANI, J. A., E RAHMANI, A. Automatic data clustering using continuous action-set learning automata and its application in segmentation of images. Applied Soft Computing 51 (2017), 253–265. 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S., FADEL, A. C., DE MOURA BRITO, J. A., E OCHI, L. S. Uma heurística baseada em densidade para o problema de agrupamento automático. Blucher Marine Engineering Proceedings 2, 1 (2016), 100–112. [57] THEODORIDIS, S., E KOUTROUMBAS, K. Pattern recognition. Second Edition. Elsevier, 2003. [58] TSENG, L. Y., E YANG, S. B. A genetic approach to the automatic clustering problem. Pattern recognition 34, 2 (2001), 415–424. [59] VEENMAN, C. J., REINDERS, M. J. T., E BACKER, E. A maximum variance cluster algorithm. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence 24, 9 (2002), 1273–1280. [60] WANG, X., QIU, W., E ZAMAR, R. H. Clues: A non-parametric clustering method based on local shrinking. 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