Um Estudo Comparativo entre Algoritmos de Agrupamentos de Dados Usando a Ferramenta YADMT

Abstract

A necessidade de transformar dados em informação e informação em conhecimento, impulsionou o surgimento da área de mineração de dados, cujo objetivo é fornecer técnicas de interpretação de grandes volumes de dados. Embora as atuais ferramentas computacionais de análise e processamento de informação possam analisar imensos volumes de dados em questões de segundos, aplicações do mundo real costumam ser bem mais complexas e possuir bases de dados muito mais desafiadoras do que as comumente apresentadas na literatura. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre algoritmos de agrupamento de dados a partir de bases de dados da FCPS (Fundamental Clustering Problem Suite) e da ferramenta YADMT (Yet Another Data Mining Tool), que simulam variadas situações presentes em problemas do mundo real. Os algoritmos escolhidos nesta pesquisa foram: colônia de formigas, k-means, mapas auto-organizáveis e métodos hierárquicos. Para avaliação dos mesmos foram utilizados a Medida F, o Índice R e a Variância Intra-Grupos.