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Tipo do documento: Dissertação
Título: O uso de algoritmos genéticos para a solução de problemas de agrupamento automático
Autor(es): Lima, Suzane Pereira
Orientador(a): Cruz, Marcelo Dib
Primeiro membro da banca: Vianna, Gizelle Kupac
Segundo membro da banca: Tassinari, Wagner de Souza
Palavras-chave: Problema de Agrupamento Automático;Heurísticas;Otimização;Automatic Clustering Problem;Heuristics;Optimization
Área(s) do CNPq: Ciência da Computação
Matemática
Idioma: por
Data do documento: 30-Jul-2019
Editor: Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro
Sigla da instituição: UFRRJ
Departamento: Instituto de Ciências Exatas
Programa: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional
Citação: LIMA, 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.
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.
Abstract: The 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.
URI: https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/14340
Aparece nas coleções:Mestrado em Modelagem Matemática e Computacional

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