Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-06-06T12:39:52Z No. of bitstreams: 1 viniciuscampistabrum.pdf: 846002 bytes, checksum: 5ac93812c3739c70741f6052b77b22c8 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-06-06T14:06:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 viniciuscampistabrum.pdf: 846002 bytes, checksum: 5ac93812c3739c70741f6052b77b22c8 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-06T14:06:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 viniciuscampistabrum.pdf: 846002 bytes, checksum: 5ac93812c3739c70741f6052b77b22c8 (MD5) Previous issue date: 2015-08-28 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Análise de agrupamento é uma tarefa descritiva e não-supervisionada de mineração de dados que utiliza amostras não-rotuladas com o objetivo de encontrar grupos naturais, isto é, grupos de amostras fortemente relacionadas de forma que as amostras que per-tençam a um mesmo grupo sejam mais similares entre si do que amostras em qualquer outro grupo. Avaliação ou validação é considerada uma tarefa essencial dentro da análise de agrupamento. Essa tarefa apresenta técnicas que podem ser divididas em dois tipos: técnicas não-supervisionadas ou de validação interna e técnicas supervisionadas ou de va-lidação externa. Trabalhos recentes introduziram uma abordagem de validação interna que busca avaliar e melhorar a estabilidade do algoritmo de agrupamento por meio de identificação e remoção de amostras que são consideradas prejudiciais e, portanto, de-veriam ser estudadas isoladamente. Por meio de experimentos foi identificado que essa abordagem apresenta características indesejáveis que podem resultar em remoção de todo um grupo e ainda não garante melhoria de estabilidade. Considerando essas questões, neste trabalho foi desenvolvida uma abordagem mais ampla utilizando algoritmo genético para análise de agrupamento e estabilidade de dados. Essa abordagem busca garantir melhoria de estabilidade, reduzir o número de amostras para remoção e permitir que o usuário controle o processo de análise de estabilidade, o que resulta em maior aplicabi-lidade e confiabilidade para tal processo. A abordagem proposta foi avaliada utilizando diferentes algoritmos de agrupamento e diferentes bases de dados, sendo que uma base de dados genotípicos também foi utilizada com o intuito de aquisição e validação de conhe-cimento. Os resultados mostram que a abordagem proposta é capaz de garantir melhoria de estabilidade e também é capaz de reduzir o número de amostras para remoção. Os resultados também sugerem a utilização da abordagem como uma ferramenta promissora para aquisição e validação de conhecimento em estudos de associação ampla do genoma (GWAS). Este trabalho apresenta uma abordagem que contribui para aquisição e valida-ção de conhecimento por meio de análise de agrupamento e estabilidade de dados. / Clustering analysis is a descriptive and unsupervised data mining task, which uses non-labeled samples in order to find natural groups, i.e. groups of closely related samples such that samples within the same cluster are more similar than samples within the other clusters. Evaluation and validation are considered essential tasks within the clustering analysis. These tasks present techniques that can be divided into two kinds: unsuper-vised or internal validation techniques and supervised or external validation techniques. Recent works introduced an internal clustering validation approach to evaluate and im-prove the clustering algorithm stability through identifying and removing samples that are considered harmful and therefore they should be studied separately. Through experi-mentation, it was identified that this approach has two undesirable characteristics, it can remove an entire cluster from dataset and still decrease clustering stability. Taking into account these issues, in this work a broader approach was developed using genetic algo-rithm for clustering and data stability analysis. This approach aims to increase stability, to reduce the number of samples for removal and to allow the user control the stability analysis process, which gives greater applicability and reliability for such process. This approach was evaluated using different kinds of clustering algorithm and datasets. A genotype dataset was also used in order to knowledge acquisition and validation. The results show the approach proposed in this work is able to increase stability, and it is also able to reduce the number of samples for removal. The results also suggest the use of this approach as a promising tool for knowledge acquisition and validation on genome-wide association studies (GWAS). This work presents an approach that contributes for knowledge acquisition and validation through clustering and data stability analysis.