AGRUPAMENTO DE DADOS MISTOS BASEADOS NO ALGORITMO K-MEANS: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA

Abstract

O agrupamento de dados é uma atividade de mineração que busca por grupos naturais em conjuntos de dados não rotulados. Embora bem desenvolvida para dados numéricos, o desenvolvimento de algoritmos para dados mistos (atributos numéricos e categóricos) ainda é incipiente. Diante do fato de que os conjunto de dados mistos caracterizam a maioria dos problemas reais, o avanço desta temática é essencial para o beneficiamento da sociedade e da indústria. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo reunir e discutir as principais contribuições publicadas na literatura sobre algoritmos de agrupamento de dados mistos, especificamente as abordagens baseadas no algoritmo k-means , já que este algoritmo apresenta alta velocidade de processamento e fácil implementação, características estas almejadas na resolução de problemas do mundo real. Diante disso, realizou-se uma revisão bibliográfica sistemática na base de dados Scopus , onde foram aceitos apenas artigos em inglês, com o indicador Jornal Citation Report (JCR) maior ou igual a um, ou com pelo menos dois indicadores de impacto maior ou igual a um. Como primeiro resultado da busca, obteve-se