Ocopt-aiNet: an artificial immune system for optimal clustering

Autores

  • Ederson Borges Universidade Presbiteriana Mackenzie
  • Daniel Gomes Ferrari Universidade Presbiteriana Mackenzie
  • Leandro Nunes de Castro Universidade Presbiteriana Mackenzie

Resumo

Agrupamento de dados é uma importante tarefa da mineração de dados. Boa parte dos algoritmos podem agrupar os objetos de forma simples e eficiente, mas possuem inconvenientes como a forma de obter o número ótimo de grupos e a possibilidade de ficar preso em ótimos locais. Para tentar diminuir estes inconvenientes esse artigo propõe um novo Algoritmo Imunológico para Agrupamento de Dados baseado em Sistemas Imunológicos Artificiais. Esse algoritmo é caracterizado pela geração de múltiplas soluções simultâneas de boa qualidade no que tange o número de grupos e uma função de custo que avalia explicitamente a qualidade desses grupos, minimizando o inconveniente de ficar preso em ótimos locais.

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Publicado

2012-03-09

Como Citar

Borges, E., Ferrari, D. G., & de Castro, L. N. (2012). Ocopt-aiNet: an artificial immune system for optimal clustering. Revista Mackenzie De Engenharia E Computação, 11(1). Recuperado de http://editorarevistas.mackenzie.br/index.php/rmec/article/view/3688