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Estudo e implementação de algoritmos evolutivos para agrupamento de dados

Processo: 09/09845-8
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de agosto de 2009
Vigência (Término): 31 de julho de 2010
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Ricardo José Gabrielli Barreto Campello
Beneficiário:
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos, SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:06/50231-5 - Inteligência computacional em mineração de dados e suas aplicações, AP.JP
Assunto(s):Mineração de dados   Agrupamento de dados   Computação evolutiva

Resumo

Um problema ainda hoje crítico no que tange à tarefa de agrupamento de dados diz respeito à estimação do número mais natural de grupos contidos em um determinado conjunto de dados. A maioria dos algoritmos, em particular os mais tradicionais e bem estabelecidos tanto no meio acadêmico quanto na prática, requerem que o número de grupos seja fornecido pelo usuário. Exemplos são os populares algoritmos das k-médias (k-means), EM (Expectation Maximization) e SOM (Self-Organizing Maps). Uma abordagem para esse problema, que tem ganho crescente importância nos últimos anos, é a utilização de algoritmos evolutivos dedicados exclusivamente ao problema de agrupamento de dados. A análise e desenvolvimento de novos algoritmos dessa categoria estão diretamente inseridos no escopo do projeto Jovem Pesquisador Fapesp #06/50231-5 (Inteligência Computacional em Mineração de Dados e suas Aplicações), ao qual está vinculado o presente projeto de Iniciação Científica. Nesse contexto, o presente projeto visa o envolvimento de um aluno de iniciação para participar e colaborar com as investigações que têm sido conduzidas pelo orientador (proponente) nessa linha de pesquisa. (AU)