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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede.mackenzie.br:tede/1519 |
| Date | 03 May 2010 |
| Creators | David, Marcio Frayze |
| Contributors | Silva, Leandro Nunes de Castro, Monteiro, Luiz Henrique Alves, Bicho, Alessandro de Lima |
| Publisher | Universidade Presbiteriana Mackenzie, Engenharia Elétrica, UPM, BR, Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do Mackenzie, instname:Universidade Presbiteriana Mackenzie, instacron:MACKENZIE |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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