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Title: A Novel Cooperative Algorithm for Clustering Large Databases With Sampling.
metadata.dc.creator: FABRIS, F.
Keywords: Clustering;meta-heurística;algoritmos coevolutivos
Issue Date: 30-Jul-2012
Publisher: Universidade Federal do Espírito Santo
Citation: FABRIS, F., A Novel Cooperative Algorithm for Clustering Large Databases With Sampling.
Abstract: Agrupamento de dados é uma tarefa recorrente em mineração de dados. Com o passar do tempo, vem se tornando mais importante o agrupamento de bases cada vez maiores. Contudo, aplicar heurísticas de agrupamento tradicionais em grandes bases não é uma tarefa fácil. Essas técnicas geralmente possuem complexidades pelo menos quadráticas no número de pontos da base, tornando o seu uso inviável pelo alto tempo de resposta ou pela baixa qualidade da solução final. A solução mais comumente utilizada para resolver o problema de agrupamento em bases de dados grandes é usar algoritmos especiais, mais fracos no ponto de vista da qualidade. Este trabalho propõe uma abordagem diferente para resolver esse problema: o uso de algoritmos tradicionais, mais fortes, em um sub-conjunto dos dados originais. Esse sub-conjunto dos dados originais é obtido com uso de um algoritmo co-evolutivo que seleciona um sub-conjunto de pontos difícil de agrupar.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/4256
Appears in Collections:PPGI - Dissertações de mestrado

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