Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21976
Título: Abordagem heurística baseada em busca em vizinhança variável para o agrupamento balanceado de dados pelo critério da soma mínima das distâncias quadráticas
Autor(es): Costa, Leandro Rochink
Palavras-chave: Agrupamento de dados;Otimização;Mineração de dados
Data do documento: 22-Ago-2016
Citação: COSTA, Leandro Rochink. Abordagem heurística baseada em busca em vizinhança variável para o agrupamento balanceado de dados pelo critério da soma mínima das distâncias quadráticas. 2016. 54f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2016.
Resumo: After advances in collecting and storing data and the growth in applications that provide new information, the number of data elements available is huge in both volume and variety. With this increase in the quantity of information, the need to understand them and summarize them has become increasingly urgent. The Balanced Clustering seeks to find groups of similar entities that have approximately the same size. In this dissertation, we propose a new heuristic approach based on metaheuristic Variable Neighborhood Search (VNS) and methodology "Less is More Approach"(LIMA) to data clustering problem using the criterion of the minimum sum-of-squared distances applying balancing restriction for the groups. The algorithms found in the literature are not scalable, while the problem of increased size in addition to elements 5000 in accordance with experiments performed in this study. The computational experiments show that the proposed method outperforms the current state of the art for the problem.
metadata.dc.description.resumo: Após vários avanços na tecnologia de captação e armazenamento de dados e do crescimento de aplicações que provêm novas informações, o número de elementos informacionais disponíveis é enorme tanto em volume quanto em variedade. Com esse aumento na quantidade de informações, a necessidade de entendê-los e resumi-los se tornou cada vez mais urgente. O Agrupamento Balanceado de Dados, do inglês Balanced Clustering, visa encontrar grupos de entidades similares que possuam aproximadamente o mesmo tamanho. Neste trabalho, é proposta uma nova abordagem heurística baseada na metaheurística Busca em Vizinhança Variável, do inglês Variable Neighborhood Search (VNS), e na metodologia Menos é mais, do inglês Less is more approach, para o problema de agrupamento de dados usando o critério da soma mínima das distâncias quadráticas com restrição de balanceamento dos grupos. Os algoritmos encontrados na literatura não são escaláveis ao passo que aumentamos o tamanho do problema para além de 5000 elementos de acordo com experimentos realizados nesta pesquisa. Os experimentos computacionais mostram que o método proposto supera o atual estado da arte neste problema.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/21976
Aparece nas coleções:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
LeandroRochinkCosta_DISSERT.pdf1,15 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.