[pt] A análise de agrupamento não supervisionado, o processo que consistem em agrupar conjuntos de pontos de acordo com um ou mais critérios de similaridade, tem desempenhado um papel essencial em vários campos. O dois algoritmos mais populares para esse processão são o k-means e o Gaussian Mixture Models (GMM). O primeiro atribui cada ponto a um único cluster e usa a distância Euclidiana como similaridade. O último determina uma matriz de probabilidade de pontos pertencentes a clusters, e usa distância de Mahalanobis como similaridade. Além da diferença no método de atribuição - a chamada atribuição hard para o primeiro e a atribuição soft para o último - os algoritmos também diferem em relação à estrutura do cluster, ou forma: o k-means considera estruturas esféricas no dados; enquanto o GMM considera elipsoidais através da estimação de matrizes de covariância. Neste trabalho, um problema de otimização matemática que combina a atribuição hard com a estrutura do cluster elipsoidal é detalhado e formulado. Uma vez que a estimativa da covariância desempenha um papel importante no comportamento de estruturas agrupamentos elipsoidais, técnicas de regularizações são exploradas. Neste contexto, dois métodos de meta-heurística, uma perturbação Random Swap e um algoritmo híbrido genético, são adaptados, e seu impacto na melhoria do desempenho dos métodos é estudado. O objetivo central dividido em três: compreender as condições em que as estruturas de agrupamento elipsoidais são mais benéficas que as esféricas; determinar o impacto da estimativa de covariância com os métodos de regularização; e analisar o efeito das meta-heurísticas de otimização global na análise de agrupamento não supervisionado. Finalmente, a fim de fornecer bases para a comparação das presentes descobertas com futuros trabalhos relacionados, foi gerada uma base de dados com um extenso benchmark contendo análise das variações de diferentes tamanhos, formas, número de grupos e separabilidade, e seu impacto nos resultados de diferentes algoritmos de agrupamento. Além disso, pacotes escritos na linguagem Julia foram disponibilizados com os algoritmos estudados ao longo deste trabalho. / [en] Unsupervised cluster analysis, the process of grouping sets of points according to one or more similarity criteria, plays an essential role in various fields. The two most popular algorithms for this process are the k-means and the Gaussian Mixture Models (GMM). The former assigns each point to a single cluster and uses Euclidean distance as similarity. The latter determines a probability matrix of points to belong to clusters, and the Mahalanobis distance is the underlying similarity. Apart from the difference in the assignment method - the so-called hard assignment for the former and soft assignment for the latter - the algorithms also differ concerning the cluster structure, or shape: the k-means considers spherical structures in the data; while the GMM considers ellipsoidal ones through the estimation of covariance matrices. In this work, a mathematical optimization problem that combines the hard assignment with the ellipsoidal cluster structure is detailed and formulated. Since the estimation of the covariance plays a major role in the behavior of ellipsoidal cluster structures, regularization techniques are explored. In this context, two meta-heuristic methods, a Random Swap perturbation and a hybrid genetic algorithm, are adapted, and their impact on the improvement of the performance of the methods is studied. The central objective is three-fold: to gain an understanding of the conditions in which ellipsoidal clustering structures are more beneficial than spherical ones; to determine the impact of covariance estimation with regularization methods; and to analyze the effect of global optimization meta-heuristics on unsupervised cluster analysis. Finally, in order to provide grounds for comparison of the present findings to future related works, a database was generated together with an extensive benchmark containing an analysis of the variations of different sizes, shapes, number of clusters, and separability and their impact on the results of different clustering algorithms. Furthermore, packages written in the Julia language have been made available with the algorithms studied throughout this work.