Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-10-02T23:37:05Z No. of bitstreams: 1 ThiagoCorreiaPereira_DISSERT.pdf: 849760 bytes, checksum: 18b8f71b02ed28bbc81789242e6e17b4 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-10-09T19:56:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ThiagoCorreiaPereira_DISSERT.pdf: 849760 bytes, checksum: 18b8f71b02ed28bbc81789242e6e17b4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-10-09T19:56:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ThiagoCorreiaPereira_DISSERT.pdf: 849760 bytes, checksum: 18b8f71b02ed28bbc81789242e6e17b4 (MD5) Previous issue date: 2017-04-12 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / Devido ao grande volume de dados gerados pelo crescimento de aplica??es que prov?m novas informa??es, tanto em volume quanto em variedade, t?cnicas cada vez mais eficientes s?o exigidas para classific?-los e process?-los. Uma t?cnica muito utilizada ? o agrupamento de dados, cujo objetivo ? extrair conhecimento dos dados atrav?s da divis?o de entidades em subconjuntos homog?neos e/ou bem separados. Crit?rios podem ser utilizados para expressar a classifica??o dos dados. Dentre eles, um crit?rio frequentemente utilizado ? a soma m?nima das dist?ncias euclidianas quadr?ticas, do ingl?s, minimun sum-of-squares clustering (MSSC). Neste crit?rio, entidades s?o elementos no espa?o n-dimensional. O problema de agrupamento de dados pelo MSSC ? NP-?rduo, logo heur?sticas s?o t?cnicas extremamente ?teis para este tipo de problema. Este trabalho prop?e novas heur?sticas, baseadas na busca de vizinhan?as vari?veis gerais, do ingl?s, general variable neighborhood search (GVNS). Tamb?m ? proposto neste trabalho, a adapta??o da heur?stica reformulation descent (RD) para o problema MSSC, na forma de duas variantes, de forma in?dita na literatura. Os experimentos computacionais mostram que as variantes GVNS propostas neste trabalho apresentam melhores resultados, para inst?ncias grandes. / Due to the large volume of data generated by the growth of applications that provide new information, both in volume and variety, more efficient techniques are required to classify and processes them. A widely used technique is data grouping whose aim is to extract characteristics of the entities dividing them into homogeneous and/or well separated subsets. Many different criteria can be used to express the data classification. Among them, a commonly used criteria is the minimun sum-of-squares clustering (MSSC). In this criterion, entities are elements in n-dimensional Euclidean space. The data clustering problem by MSSC is NP-hard, then heuristics are extremely useful techniques for this type of problem. This work proposes new heuristics, based on the general variable neighborhood search (GVNS). Also proposed in this work is the adaptation of the heuristic reformulation descent (RD) to the MSSC problem, in the form of two variants, unapplied to this problem before in literature. The computational experiments show that the GVNS variants proposed in this work present better results, in large instances, than the current state of the art.

O agrupamento de dados é uma técnica fundamental em aplicações de diversos campos do mercado e da ciência, como, por exemplo, no comércio, na biologia, na psiquiatria, na astronomia e na mineração da Web. Ocorre que em um subconjunto desses campos, como engenharia industrial, ciências sociais, engenharia sísmica e recuperação de documentos, as bases de dados são usualmente descritas apenas pelas proximidades entre os objetos (denominadas bases de dados relacionais). Mesmo em aplicações nas quais os dados não são naturalmente relacionais, o uso de bases relacionais permite que os dados em si sejam mantidos sob sigilo, o que pode ser de grande valia para bancos ou corretoras, por exemplo. Nesta dissertação é apresentada uma revisão de algoritmos de agrupamento de dados que lidam com bases de dados relacionais, com foco em algoritmos que produzem partições rígidas (hard ou crisp) dos dados. Particular ênfase é dada aos algoritmos evolutivos, que têm se mostrado capazes de resolver problemas de agrupamento de dados com relativa acurácia e de forma computacionalmente eficiente. Nesse contexto, propõe-se nesta dissertação um novo algoritmo evolutivo de agrupamento capaz de operar sobre dados relacionais e também capaz de estimar automaticamente o número de grupos nos dados (usualmente desconhecido em aplicações práticas). É demonstrado empiricamente que esse novo algoritmo pode superar métodos tradicionais da literatura em termos de eficiência computacional e acurácia / Data clustering is a fundamental technique for applications in several fields of science and marketing, as commerce, biology, psychiatry, astronomy, and Web mining. However, in a subset of these fields, such as industrial engineering, social sciences, earthquake engineering, and retrieval of documents, datasets are usually described only by proximities between their objects (called relational datasets). Even in applications where the data are not naturally relational, the use of relational datasets preserves the datas secrecy, which can be of great value to banks or brokers, for instance. This dissertation presents a review of data clustering algorithms which deals with relational datasets, with a focus on algorithms that produce hard or crisp partitions of data. Particular emphasis is given to evolutionary algorithms, which have proved of being able to solve problems of data clustering accurately and efficiently. In this context, we propose a new evolutionary algorithm for clustering able to operate on relational datasets and also able to automatically estimate the number of clusters (which is usually unknown in practical applications). It is empirically shown that this new algorithm can overcome traditional methods described in the literature in terms of computational efficiency and accuracy

Acrescente capacidade de armazenamento introduziu novos desafios no contexto de exploração de grandes bases de dados de músicas. Esse trabalho consiste em investigar técnicas de comparação de músicas representadas por sinais polifônicos, com o objetivo de encontrar similaridades, permitindo a identificação de músicas cover em grandes bases de dados. Técnicas de extração de características a partir de sinais musicais foram estudas, como também métricas de comparação a partir das características obtidas. Os resultados mostraram que é possível encontrar um novo método de identificação de covers com um menor custo computacional do que os existentes, mantendo uma boa precisão / The growing capacity in storage and transmission of songs has introduced a new challenges in the context of large music data sets exploration. This work aims at investigating techniques for comparison of songs represented by polyphonic signals, towards identifying cover songs in large data sets. Techniques for music feature extraction were evaluated and compared. The results show that it is possible to develop new methods for cover identification with a lower computational cost when compared to existing solutions, while keeping the good precision

Existem bases para as quais os dados são naturalmente representados por mais de uma visão. Por exemplo, imagens podem ser descritas por atributos de cores, textura e forma. Proteínas podem ser caracterizadas pela sequência de aminoácidos e pela representação tridimensional. A unificação das diferentes visões de uma base de dados pode ser problemática porque elas podem não ser comparáveis entre si ou podem apresentar diferentes graus de importância. Esses graus de importância podem, inclusive, se manifestar de maneira local, de acordo com a subestrutura dos dados em questão. Isso motivou o surgimento de algoritmos de agrupamento de dados capazes de lidar com bases multi-representadas (i.e., que possuem mais de uma visão dos dados), como o algoritmo SCAD. Esse algoritmo se mostrou promissor em experimentos relatados na literatura, mas possui problemas críticos identificados neste trabalho que o impedem de funcionar em determinados cenários. Tais problemas foram solucionados por meio da proposição de uma nova versão do algoritmo, denominada ASCAD, fundamentada em provas formais sobre a sua convergência. Foram desenvolvidas versões relacionais do algoritmo ASCAD, capazes de lidar com bases descritas apenas por relações de proximidade entre os objetos. Foi desenvolvido também um índice de validação interna e relativa de agrupamento voltado para dados multi-representados. A avaliação de agrupamento possibilístico e de bi-agrupamento por meio da comparação entre solução encontrada e solução de referência (validação externa) também foi explorada. Algoritmos de bi-agrupamento têm ganhado um interesse crescente da comunidade de análise de expressão gênica. No entanto, pouco se conhece do comportamento e das propriedades das medidas voltadas para validação externa de bi-agrupamento, o que motivou uma análise teórica e empírica dessas medidas. Essa análise mostrou que a maioria das medidas de biagrupamento possui problemas críticos e destacou duas delas como sendo as mais promissoras. Foram inclusas nessa análise três medidas de agrupamento particional não exclusivo, cujo uso na comparação de bi-agrupamentos é possível por meio de uma nova abordagem de avaliação de bi-agrupamento proposta nesta tese. Agrupamento particional não exclusivo faz parte de um domínio mais geral de soluções, i.e., o domínio dos agrupamentos possibilísticos. Observou-se algumas falhas conceituais importantes das medidas de agrupamento possibilístico, o que motivou o desenvolvimento de novas medidas e de uma análise empírica e conceitual envolvendo 34 medidas. Uma das medidas propostas se destacou como sendo a única que apresentou avaliações imparciais com relação ao número de grupos, o valor máximo de similaridade ao comparar a solução ideal encontrada com a solução de referência e avaliações sensíveis às diferenças das soluções em todos os cenários considerados / There are data sets for which the instances are naturally represented by more than one view. For example, images can be described by attributes of color, texture, and shape. Proteins can be characterized by the amino acid sequence and by their three-dimensional description. The unification of different views of a data set can be problematic because they may not be comparable or may have different degrees of importance. These degrees of importance may even manifest itself locally, according to the data substructures. This prompted the emergence of clustering algorithms capable of handling multi-represented data sets (i.e., data sets having more than one view) as the SCAD algorithm. This algorithm has shown promising results in experiments reported in the literature, but it has critical problems identified in this work that hinder its application in certain scenarios. These problems were solved here by proposing a new version of the algorithm, called ASCAD, based on formal proofs about its correctness. We developed relational versions for ASCAD, capable of handling data sets described only by the proximities between the instances. We also developed an index for internal and relative validation of multi-represented data clusterings. The evaluation of possibilistic clustering and bi-clustering by comparing the found and reference solutions (external validation) was also explored. Bi-clustering algorithms have gained increasing interest from the community of gene expression analysis. However, little is known of the behavior and properties of the measures aimed at external validation of bi-clustering, which motivated a theoretical and empirical analysis of these measures in this work. This analysis showed that most bi-clustering measures has critical issues and highlighted two of the measures as being the most promising. We included in this analysis three measures of non-exclusive partitional clustering, whose use in comparing bi-clusterings is possible through a new approach proposed in this thesis. Non-exclusive partitional clustering belong to a more general domain of solutions, i.e., the domain of possibilistic clusterings. There are some important conceptual flaws in the measures of possibilistic clustering, which motivated us to develop new measures and to conceptually and empirically analyse 34 measures. One of the proposed measures stood out as being the one who presented unbiased evaluations regarding the number of clusters, the maximum similarity when comparing the optimal solution with the reference one, and evaluations sensitive to solution differences in all scenarios considered

A substituição de valores ausentes, também conhecida como imputação, é uma importante tarefa para a preparação dos dados em aplicações de mineração de dados. Este trabalho propõe e avalia um algoritmo para substituição de valores ausentes baseado em um algoritmo evolutivo para agrupamento de dados. Este algoritmo baseia-se na suposição de que grupos (previamente desconhecidos) de dados podem prover informações úteis para o processo de imputação. Para avaliar experimentalmente o algoritmo proposto, simulações de valores ausentes foram realizadas em seis bases de dados, para problemas de classificação, com a aplicação de dois mecanismos amplamente usados em experimentos controlados: MCAR e MAR. Os algoritmos de imputação têm sido tradicionalmente avaliados por algumas medidas de capacidade de predição. Entretanto, essas tradicionais medidas de avaliação não estimam a influência dos métodos de imputação na etapa final em tarefas de modelagem (e.g., em classificação). Este trabalho descreve resultados experimentais obtidos sob a perspectiva de predição e inserção de tendências (viés) em problemas de classificação. Os resultados de diferentes cenários nos quais o algoritmo proposto, apresenta em geral, desempenho semelhante a outros seis algoritmos de imputação reportados na literatura. Finalmente, as análises estatísticas reportadas sugerem que melhores resultados de predição não implicam necessariamente em menor viés na classificação / The substitution of missing values, also called imputation, is an important data preparation task for data mining applications. This work proposes and evaluates an algorithm for missing values imputation that is based on an evolutionary algorithm for clustering. This algorithm is based on the assumption that clusters of (partially unknown) data can provide useful information for the imputation process. In order to experimentally assess the proposed method, simulations of missing values were performed on six classification datasets, with two missingness mechanisms widely used in practice: MCAR and MAR. Imputation algorithms have been traditionally assessed by some measures of prediction capability. However, this traditionall approach does not allow inferring the influence of imputed values in the ultimate modeling tasks (e.g., in classification). This work describes the experimental results obtained from the prediction and insertion bias perspectives in classification problems. The results illustrate different scenarios in which the proposed algorithm performs similarly to other six imputation algorithms reported in the literature. Finally, statistical analyses suggest that best prediction results do not necessarily imply in less classification bias

Nesta tese, são estudados algoritmos para agrupamento de dados, com particular ênfase em Agrupamento de Dados com Restrições, no qual, além dos objetos a serem agrupados, são fornecidos pelo usuário algumas informações sobre o agrupamento desejado. Como fundamentação para o agrupamento, são considerados os modelos de mistura finitos, em especial, com componentes gaussianos, usualmente chamados de modelos de mistura de gaussianas. Dentre os principais problemas que os algoritmos desenvolvidos nesta tese de doutorado buscam tratar destacam-se: (i) estimar parâmetros de modelo de mistura de gaussianas; (ii) como incorporar, de forma eficiente, restrições no processo de aprendizado de forma que tanto os dados quanto as restrições possam ser adicionadas de forma online; (iii) estimar, via restrições derivadas de conceitos pré-determinados sobre os objetos (usualmente chamados de classes), o número de grupos destes conceitos. Como ferramenta para auxiliar no desenvolvimento de soluções para tais problemas, foram utilizados algoritmos evolutivos que operam com mais de uma solução simultaneamente, além de utilizarem informações de soluções anteriores para guiar o processo de busca. Especificamente, foi desenvolvido um algoritmo evolutivo baseado na divisão e união de componentes para a estimação dos parâmetros de um modelo de mistura de gaussianas. Este algoritmo foi comparado com o algoritmo do mesmo gênero considerado estado-da-arte na literatura, apresentando resultados competitivos e necessitando de menos parâmetros e um menor custo computacional. Nesta tese, foram desenvolvidos dois algoritmos que incorporam as restrições no processo de agrupamento de forma online. Ambos os algoritmos são baseados em algoritmos bem-conhecidos na literatura e apresentaram, em comparações empíricas, resultados melhores que seus antecessores. Finalmente, foram propostos dois algoritmos para se estimar o número de grupos por classe. Ambos os algoritmos foram comparados com algoritmos reconhecidos na literatura de agrupamento de dados com restrições, e apresentaram resultados competitivos ou melhores que estes. A estimação bem sucedida do número de grupos por classe pode auxiliar em diversas tarefas de mineração de dados, desde a sumarização dos dados até a decomposição de problemas de classificação em sub-problemas potencialmente mais simples. / In the last decade, researchers have been giving considerable attention to the field of Constrained Clustering. Algorithms in this field assume that along with the objects to be clustered, the user also provides some constraints about which kind of clustering (s)he prefers. In this thesis, two scenarios are studied: clustering with and without constraints. The developments are based on finite mixture models, namely, models with Gaussian components, which are usually called Gaussian Mixture Models (GMMs). In this context the main problems addressed are: (i) parameter estimation of GMMs; (ii) efficiently integrating constraints in the learning process allowing both constraints and the data to be added in the modeling in an online fashion; (iii) estimating, by using constraints derived from pre-determined concepts (usually named classes), the number of clusters per concept. Evolutionary algorithms were adopted to develop solutions for such problems. These algorithms analyze more than one solution simultaneously and use information provided by previous solutions to guide the search process. Specifically, an evolutionary algorithm based on procedures that perform splitting and merging of components to estimate the parameters of a GMM was developed. This algorithm was compared to an algorithm considered as the state-of-the-art in the literature, obtaining competitive results while requiring less parameters and being more computationally efficient. Besides the aforementioned contributions, two algorithms for online constrained clustering were developed. Both algorithms are based on well known algorithms from the literature and get better results than their predecessors. Finally, two algorithms to estimate the number of clusters per class were also developed. Both algorithms were compared to well established algorithms from the literature of constrained clustering, and obtained equal or better results than the ones obtained by the contenders. The successful estimation of the number of clusters per class is helpful to a variety of data mining tasks, such as data summarization and problem decomposition of challenging classification problems.

Conjuntos de dados reais muitas vezes apresentam um grande número de atributos preditivos ou de entrada, o que leva a uma grande quantidade de informação. Entretanto, essa quantidade de informação nem sempre significa uma melhoria em termos de desempenho de técnicas de agrupamento. Além disso, alguns atributos podem estar correlacionados ou adicionar ruído, reduzindo a qualidade do agrupamento de dados. Esse problema motivou o desenvolvimento de técnicas de seleção de atributos, que tentam encontrar um subconjunto com os atributos mais relevantes para agrupar os dados. Neste trabalho, o foco está no problema de seleção de atributos não supervisionados. Esse é um problema difícil, pois não existe informação sobre rótulos das classes. Portanto, não existe um guia para medir a qualidade do subconjunto de atributos. O principal objetivo deste trabalho é definir um método para identificar quanto atributos devem ser selecionados (após ordená-los com base em algum critério). Essa tarefa é realizada por meio da técnica de Falsos Vizinhos Mais Próximos, que tem sua origem na teoria do caos. Resultados experimentais mostram que essa técnica informa um bom número aproximado de atributos a serem selecionados. Quando comparado a outras técnicas, na maioria dos casos analisados, enquanto menos atributos são selecionados, a qualidade da partição dos dados é mantida / Real-world datasets commonly present high dimensional data, what leads to an increased amount of information. However, this does not always imply on an improvement in terms of clustering techniques performance. Furthermore, some features may be correlated or add unexpected noise, reducing the data clustering performance. This problem motivated the development of feature selection techniques, which attempt to find the most relevant subset of features to cluster data. In this work, we focus on the problem of unsupervised feature selection. This is a difficult problem, since there is no class label information. Therefore, there is no guide to measure the quality of the feature subset. The main goal of this work is to define a method to identify the number of features to select (after sorting them based on some criterion). This task is carried out by means of the False Nearest Neighbor, which has its root in the Chaos Theory. Experimental results show that this technique gives an good approximate number of features to select. When compared to other techniques, in most of the analyzed cases, while selecting fewer features, it maintains the quality of the data partition

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:38:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcio Frayze David.pdf: 699315 bytes, checksum: 587538708d29252e3c3a8f5c46cbaa53 (MD5) Previous issue date: 2010-05-03 / Fundo Mackenzie de Pesquisa / This dissertation discusses the use of bio-inspired algorithms for data clustering, with emphasis on a model of emergent collective behavior of agents and a new clustering algorithm called cBoids is presented. The cBoids algorithm is a variation of the classic Boids model. In this new algorithm, each Boid represents an object from the data base and the three original rules from the Boids model were modified so that the objects of the database have influence on the behaviour of the Boids. Two new rules have also been proposed, responsible for the creation and destruction of centroids, which represent the formed clusters. In the experiments conducted in this work the algorithm was successfully tested on four databases. / Esta dissertação aborda o uso de algoritmos bioinspirados para a tarefa de agrupamento de dados , com ênfase nos modelos de comportamentos emergentes coletivos de agentes e um novo algoritmo de agrupamento de dados chamado cBoids é apresentado. O algoritmo cBoids é uma variação do clássico modelo Boids. Neste novo algoritmo, cada Boid representa um objeto da base de dados e as três regras originais do modelo Boids foram alteradas para que os objetos da base de dados influenciem o comportamento dos Boids. Duas novas regras também foram propostas, responsáveis pela criação e destruição de centróides, que representam os clusters formados. Nos experimentos realizados nesta dissertação o algoritmo foi testado com sucesso em quatro bases de dados.

Técnicas de agrupamento de dados usualmente assumem que o conjunto de dados é de tamanho fixo e pode ser alocado na memória. Neste contexto, um desafio consiste em aplicar técnicas de agrupamento em bases de dados de tamanho ilimitado, com dados gerados continuamente e em ambientes dinâmicos. Dados gerados nessas condições originam o que se convencionou chamar de Fluxo Contínuo de Dados (FCD). Em aplicações de FCD, operações de acesso aos dados são restritas a apenas uma leitura ou a um pequeno número de acessos aos dados, com limitações de memória e de tempo de processamento. Além disso, a distribuição dos dados gerados por essas fontes pode ser não estacionária, ou seja, podem ocorrer mudanças ao longo do tempo, denominadas de mudanças de conceito. Nesse sentido, algumas técnicas de agrupamento em FCD foram propostas na literatura. Muitas dessas técnicas são baseadas no algoritmo das k-Médias. Uma das limitações do algoritmo das k-Médias consiste na definição prévia do número de grupos. Ao se assumir que o número de grupos é desconhecido a priori e que deveria ser estimado a partir dos dados, percorrer o grande espaço de soluções possíveis (tanto em relação ao número de grupos, k, quanto em relação às partições possíveis para um determinado k) torna desafiadora a tarefa de agrupamento de dados - ainda mais sob a limitação de tempo e armazenamento imposta em aplicações de FCD. Neste contexto, essa tese tem como principais contribuições: (i) adaptar algoritmos que têm sido usados com sucesso em aplicações de Fluxo Contínuo de Dados (FCD) nas quais k é conhecido para cenários em que se deseja estimar o número de grupos; (ii) propor novos algoritmos para agrupamento que estimem k automaticamente a partir do FCD; (iii) avaliar sistematicamente, e de maneira quantitativa, os algoritmos propostos de acordo com as características específicas dos cenários de FCD. Foram desenvolvidos 14 algoritmos de agrupamento para FCD capazes de estimar o número de grupos a partir dos dados. Tais algoritmos foram avaliados em seis bases de dados artificiais e duas bases de dados reais amplamente utilizada na literatura. Os algoritmos desenvolvidos podem auxiliar em diversas áreas da Mineração em FCD. Os algoritmos evolutivos desenvolvidos mostraram a melhor relação de custo-benefício entre eficiência computacional e qualidade das partições obtidas. / Several algorithms for clustering data streams based on k-Means have been proposed in the literature. However, most of them assume that the number of clusters, k, is known a priori by the user and can be kept fixed throughout the data analysis process. Besides the dificulty in choosing k, data stream clustering imposes several challenges to be dealt with, such as addressing non-stationary, unbounded data that arrives in an online fashion. In data stream applications, the dataset must be accessed in order and that can be read only once or a small number of times. In this context, the main contributions of this thesis are: (i) adapt algorithms that have been used successfully in data stream applications where k is known to be able to estimate the number of clusters from data; (ii) propose new algorithms for clustering to estimate k automatically from the data stream; (iii) evaluate the proposed algorithms according to diferent scenarios. Fourteen clustering data stream algorithms were developed which are able to estimate the number of clusters from data. They were evaluated in six artificial datasets and two real-world datasets widely used in the literature. The developed algorithms are useful for several data mining tasks. The developed evolutionary algorithms have shown the best trade-off between computational efficiency and data partition quality.

Diversas áreas de pesquisa são dedicadas à compreensão de fenômenos que exigem a coleta ininterrupta de sequências de amostras, denominadas fluxos de dados. Esses fenômenos frequentemente apresentam comportamento variável e são estudados por meio de indução não supervisionada baseada em agrupamento de dados. Atualmente, o processo de agrupamento tem exibido sérias limitações em sua aplicação a fluxos de dados, devido às exigências impostas pelas variações comportamentais e pelo modo de coleta de dados. Embora tem-se desenvolvido algoritmos eficientes para agrupar fluxos de dados, há a necessidade de estudos sobre a influência de variações comportamentais nos parâmetros de algoritmos (e.g., taxas de aprendizado e limiares de proximidade), as quais interferem diretamente na compreensão de fenômenos. Essa lacuna motivou esta tese, cujo objetivo foi a proposta de uma abordagem para a adaptação do viés indutivo de algoritmos de agrupamento de fluxos de dados de acordo com variações comportamentais dos fenômenos em estudo. Para cumprir esse objetivo projetou-se: i) uma abordagem baseada em uma nova arquitetura de rede neural artificial que permite avaliação de comportamento de fenômenos por meio da estimação de cadeias de Markov e entropia de Shannon; ii) uma abordagem para adaptar parâmetros de algoritmos de agrupamento tradicional de acordo com variações comportamentais em blocos sequenciais de dados; e iii) uma abordagem para adaptar parâmetros de agrupamento de acordo com a contínua avaliação da estabilidade de dados. Adicionalmente, apresenta-se nesta tese uma taxonomia de técnicas de detecção de variação comportamental de fenômenos e uma formalização para o problema de agrupamento de fluxos de dados / Several research fields have described phenomena that produce endless sequences of samples, referred to as data streams. These phenomena usually present behavior variation and are studied by means of unsupervised induction based on data clustering. In order to cope with the characteristics of data streams, researchers have designed clustering algorithms with low time and space complexity requirements. However, predefined and static parameters (thresholds, number of clusters and learning rates) found in current algorithms still limit the application of clustering to data streams. This limitation motivated this thesis, which proposes a continuous approach to evaluate behavior variations and adapt algorithm inductive bias by changing its parameters. The main contribution of this thesis is the proposal of three approaches to adapt induction bias: i) an approach based on the design of an adaptive artificial self-organizing neural network architecture that enables behavior evaluation by means of Markov chain and Shannon entropy estimations; ii) an approach to adapt traditional data clustering algorithms according to behavior variations in sequences of data chunks; and iii) an approach based on the proposed neural network architecture to continuously adapt parameters by means of the evaluation of data stability. Additionally, in order to analyze the essential characteristics of data streams, this thesis presents a formalization for the problem of data stream clustering and a taxonomy on approaches to detect behavior variations