Banca de QUALIFICAÇÃO: MICHEL PINHEIRO MONTENEGRO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MICHEL PINHEIRO MONTENEGRO
DATA: 19/02/2021
HORA: 15:00
LOCAL: On-line
TÍTULO:

Aplicação de Índices de qualidade de cluster no processo de geração automática de Algoritmos de agrupamento

PALAVRAS-CHAVES:

Índice de Qualidade de agrupamentos, algoritmos de agrupamento, programação automática, mineração de dados.

PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

O AutoClustering é uma ferramenta computacional para a geração automática de algoritmos de agrupamento, que combina e avalia as principais partes dos algoritmos baseados em densidade
para gerar soluções mais apropriadas para um determinado conjunto de dados no que se refere a
tarefas de agrupamento. O AutoClustering usa a técnica evolutiva conhecida como Estimation of
Distribution Algorithms (EDA) para criar os algoritmos (indivíduos) e o método CLEST adaptado
para calcular o fifitness usando um classifificador baseado em árvore de decisão (Ex.:C4.5). Este
trabalho propõe melhorar a efificiência do processo de avaliação do AutoClustering, adicionando
uma métrica que unem três índices de qualidade de clusters. Os três índices de qualidade são
cluster Dunn Index (DI), Silhouette Index (SI) e Davies-Bouldin Index (DBI), que avaliam a
situação Intra e Inter clusters, com algoritmos baseados na distância e independentes da geração
dos grupos. Na avaliação da abordagem proposta foi realizado testes comparativos entre o
modelo tradicional do AutoClustering e o proposto, utilizando quatro bases de domínio público e
pertencentes ao repositório de dados da UCI, tendo neste experimento diversas rodadas com cada
rodada tendo 500 gerações a serem executadas. Para comparar o modelo implementado com o
do Autoclustering em diferentes cenários de avaliação foram utilizadas técnicas de visualização
da informação tais como Aluvial e Treemap. Os resultados obtidos indicam que o modelo
proposto tem maior média de aptidão e maior diversidade de indivíduos gerados (algoritmos de
agrupamento) quando comparados como o Autoclustering tradicional.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2378314 - JEFFERSON MAGALHAES DE MORAIS
Interno - 2325270 - BIANCHI SERIQUE MEIGUINS
Interno - 2410749 - CARLOS GUSTAVO RESQUE DOS SANTOS
Externo à Instituição - ARUANDA SIMOES GONCALVES MEIGUINS