A Novel Cooperative Algorithm for Clustering Large Databases With Sampling.
Nome: FABIO FABRIS
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 30/07/2012
Orientador:
| Nome | Papel |
|---|---|
| FLÁVIO MIGUEL VAREJÃO | Orientador |
Banca:
| Nome | Papel |
|---|---|
| HÉLIO JOSÉ CORRÊA BARBOSA | Examinador Externo |
| RENATO ANTÔNIO KROHLING | Examinador Interno |
| FLÁVIO MIGUEL VAREJÃO | Orientador |
Resumo: Agrupamento de dados é uma tarefa recorrente em mineração de dados. Com o passar do tempo, vem se tornando mais importante o agrupamento de bases cada vez maiores. Contudo, aplicar heurísticas de agrupamento tradicionais em grandes bases não é uma tarefa fácil. Essas técnicas geralmente possuem complexidades pelo menos quadráticas no número de pontos da base, tornando o seu uso inviável pelo alto tempo de resposta ou pela baixa qualidade da solução final. A solução mais comumente utilizada para resolver o problema de agrupamento em bases de dados grandes é usar algoritmos especiais, mais fracos no ponto de vista da qualidade. Este
trabalho propõe uma abordagem diferente para resolver esse problema: o uso de algoritmos tradicionais, mais fortes, em um sub-conjunto dos dados originais. Esse sub-conjunto dos dados
originais é obtido com uso de um algoritmo co-evolutivo que seleciona um sub-conjunto de pontos difícil de agrupar.
