Título: O Problema De Clusterização Automática: Um Novo Método Utilizando O ILS
Autores: Cruz, Marcelo Dib; Ochi, Luiz Satoru
Resumo: Clusterização é o processo de alocar os elementos de uma base de dados em um conjunto de clusters, de modo que os elementos similares permaneçam no mesmo cluster e elementos não similares sejam alocados para clusters distintos. Nos algoritmos de clusterização, normalmente é assumido que o número de clusters é um dado de entrada. Contudo, em muitas aplicações, este número ideal de clusters não pode ser determinado ou estimado previamente. Estes problemas são conhecidos como Problemas de Clusterização Automática (PCA). Neste trabalho é apresentado um Algoritmo utilizando a metaheurística ILS para a solução do PCA, incluindo três módulos de busca local e memória adaptativa. Resultados computacionais realizados para um conjunto de instâncias mostram a eficiência e a robustez da heurística proposta.
Palavras-chave: Clusterização Automática; ILS; Memória Adaptativa; Mineração de Dados
Páginas: 8
Código DOI: 10.21528/CBIC2011-11.5
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