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Dissertacao de Danuza Prada de Faria Alckmin.pdf: 676333 bytes, checksum: 0f5968628437ef878dc7f703ce48b8bf (MD5)
Previous issue date: 2009-08-31 / Agrupamento de dados é uma tarefa que divide um conjunto de dados em subconjuntos de forma que elementos associados a um mesmo grupo sejam mais similares entre si do que em relação a elementos de outros grupos. Ao organizar os dados em grupos é possível identificar similaridades e diferenças entre eles, extrair informações relevantes e inferir conclusões úteis a respeito das características dos dados. O problema de agrupamento de dados pode ser considerado como uma tarefa de otimização, uma vez que se pretende encontrar a melhor combinação de partições dentre todas as combinações possíveis. Uma abordagem que pode ser aplicada para resolver o problema de agrupamento é o uso de metaheurísticas, que são procedimentos capazes de escapar de ótimos locais, pois o uso de métodos exatos se torna computacionalmente inviável. Entretanto, a maioria das metaheurísticas aplicadas ao problema de agrupamento não são escalonáveis para bases reais e comerciais, são mais efetivas nos casos em que a instância do problema é menor. O custo computacional necessário para calcular as soluções se torna maior em instâncias maiores do problema. Por esse motivo, procedimentos híbridos que exploram a combinação de metaheurísticas representam uma abordagem promissora para a resolução do problema de agrupamento. Este trabalho apresenta uma proposta de Algoritmo Genético Híbrido de Agrupamento que associa ao processo de busca global uma heurística de busca local e cuja população inicial é gerada por técnicas de agrupamento. Tais melhorias têm como objetivo direcionar a busca para soluções mais próximas do ótimo global. É realizada uma avaliação experimental em bases de dados reais e sintéticas com o objetivo de verificar se a abordagem proposta apresenta uma melhoria em relação aos algoritmos avaliados. O resultado dessa análise mostra que o algoritmo proposto apresenta um desempenho melhor do que quatro entre os seis algoritmos avaliados. Para complementar a análise é realizada uma avaliação do tempo de execução, cujo objetivo é quantificar a diferença entre a abordagem proposta e os demais algoritmos avaliados. O resultado mostra que o tempo de execução da abordagem proposta é viável, porém é consideravelmente maior do que os tempos de execução dos algoritmos considerados de rápida convergência / Clustering is a task that divides a data set in subgroups aiming that elements associated to one exactly group are more similar between themselves than elements of other groups. Organizing data in groups make it possible to identify similarities and differences between them, to extract useful information and conclusions regarding the data features. Clustering may be considered an optimization problem because it is intended to find the best combination of partitions among all possible combinations. An approach that can be applied to solve the clustering problem is the use of metaheuristics, which are procedures capable of escaping from local optima, once the use of exact methods is computationally infeasible. However, the majority of the metaheurísticas applied to clustering problem is not scalable for real or commercial bases. They are more effective for smaller instances of the problem trated. The computational cost necessary to calculate the solutions becomes greater in larger instances of the problem. For this reason, hybrid procedures that explore the combination of metaheuristics represent a promising approach for solving the clustering problem. This work shows a proposal of a Hybrid Genetic Clustering Algorithm that associates the process of global search to a local search heuristic and also initializes the population by different grouping techniques. Such improvements aim to direct the search for solutions next to the global optimal one. An experimental evaluation with real and synthetic databases is performed aiming to verify if the proposed approach presents an improvement in relation to the other evaluated algorithms. The result of this analysis shows that the proposed algorithm presents a better performance in four among the six evaluated algorithms. In addition, an analysis of the execution time shows that the execution time of our proposal is feasible, even though it is considerably longer than the execution times of the fast convergence algorithms
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/6400 |
| Date | 31 August 2009 |
| Creators | Alckmin, Danusa Prado de Faria |
| Contributors | Varejão, Flávio Miguel, Boeres, Maria Claudia Silva, Martins, Simone de Lima |
| Publisher | Universidade Federal do Espírito Santo, Programa de Pós-Graduação em Informática, UFES, BR, Ciência da Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | text |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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