Uma nova abordagem para análise de agrupamento

• Processo: 07/00167-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2007
• Data de Término da vigência: 28 de janeiro de 2008
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
• Beneficiário: Katti Faceli
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Sistemas híbridos Algoritmos genéticos Agrupamento de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Algoritmos Geneticos | Analise De Agrupamento | Ensembles | Sistemas Hibridos | Inteligência Artificial

Resumo

As técnicas de agrupamento tradicionais apresentam diversas restrições e dificuldades sanadas por abordagens como ensembles de agrupamento, agrupamento multi-objetivo (MOCK) e ensemble multi-objetivo (MOCLE). Entretanto, uma dificuldade persiste nos casos em que os dados apresentam clusters de diferentes conformações em diferentes regiões do espaço de atributos. Neste projeto será proposto o desenvolvimento de uma técnica para a obtenção de clusters independentes, de acordo com diferentes critérios de agrupamento, que permitam uma descrição o mais completa possível dos dados. A idéia é que todos os (ou a maioria dos) clusters relevantes possam ser encontrados, independentemente do nível de refinamento em que ocorrem ou do critério de agrupamento que satisfazem, ou se há sobreposição entre os clusters.