Título: COP-Kmeans E Clustering Semi-Supervisionado Através De Restrições
Autores: Teixeira, Euler; Braga, Antônio; Yehia, Hani
Resumo: O presente artigo descreve um aprimoramento do algoritmo de COP-Kmeans, dentro do contexto de clustering semi-supervisionado através de restrições. Esse método é uma derivação do popular algoritmo de agrupamento em k-médias, que permite a incorporação de informações conhecidas a priori sobre uma parcela do conjunto de dados, através de condições de restrição às ligações entre os padrões analisados. Serão definidos os fundamentos e conceitos básicos sobre o método, que também será implementado computacionalmente e usado para particionar alguns conjuntos de dados, com o objetivo de apontar as vantagens e desvantagens desse algoritmo sobre a sua versão tradicional não-supervisionada e também propor evoluções que possam corrigir suas principais fraquezas. Essas evoluções serão descritas ao final, definindo um algoritmo aprimorado para o método de COP-Kmeans, que será avaliado frente a conjuntos de dados amplamente utilizados na literatura da área.
Palavras-chave: COP-Kmeans; agrupamento semi-supervisionado
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-10.2
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