O Algoritmo K-médias Geodésico para Agrupamento de Dados Baseado em Grafos

• Processo: 23/12954-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2024
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Alexandre Luís Magalhães Levada
• Beneficiário: Antonio Cicero Amorim de Azevedo
• Instituição Sede: Centro de Ciências Exatas e de Tecnologia (CCET). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Agrupamento de dados Grafos Reconhecimento de padrões
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agrupamento de Dados | Distância geodésica | grafos | K-médias | Reconhecimento de Padrões

Resumo

O agrupamento de dados, também conhecido como clustering, é uma técnica fundamental no campo do aprendizado de máquina e da análise de dados. Sua importância reside no fato de ser uma abordagem não supervisionada que permite identificar padrões e estruturas ocultas nos dados, sem a necessidade de rótulos ou informações prévias sobre as classes. Um dos algoritmos mais conhecidos para essa finalidade é o K-médias. Apesar de muito utilizado, ele possui limitações, por exemplo, conseguir detectar apenas agrupamentos circulares. Neste projeto de pesquisa, propõe-se o desenvolvimento de um algoritmo K-médias geodésico, que substitui as distâncias Euclidianas pelas distâncias geodésicas em grafos. Com isso, espera-se conseguir melhores resultados no agrupamento de dados comparação com o algoritmo K-médias padrão, o que pode ser considerado um avanço científico e tecnológico em diversas aplicações de aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões.