Otimização do agrupamento k-means utilizando o algoritmo genético
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Ao longo do tempo, acumula-se uma enorme quantidade de dados. A extração de informação é um dos processos mais demorados, porque varia muito em função dasnecessidades do utilizador . As várias abordagens da prospeção de dados são utilizadas para compilar dados relevantes e apresentá-los de uma forma digerível para os utilizadores finais. Oagrupamento e a classificação são duas técnicas de extração de dados utilizadas para descobrir padrões e conhecimentos nunca antes vistos.Este resumo discute a utilização de técnicas de extração de dados, especificamente o agrupamento...
Ao longo do tempo, acumula-se uma enorme quantidade de dados. A extração de informação é um dos processos mais demorados, porque varia muito em função dasnecessidades do utilizador . As várias abordagens da prospeção de dados são utilizadas para compilar dados relevantes e apresentá-los de uma forma digerível para os utilizadores finais. Oagrupamento e a classificação são duas técnicas de extração de dados utilizadas para descobrir padrões e conhecimentos nunca antes vistos.Este resumo discute a utilização de técnicas de extração de dados, especificamente o agrupamento e a classificação, para extrair informações relevantes de dados acumulados. Destaca a importância de selecionar um algoritmo de agrupamento adequado e introduz o conceito de utilização de um algoritmo genético para melhorar o método de agrupamento k-means. O método proposto visa otimizar o processo de agrupamento e demonstra a sua eficácia através de um teste baseado em cenários. O resumo conclui sugerindo investigação futura para otimizar ainda mais o algoritmo k-means utilizando vários métodos evolutivos.
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