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Favorecendo o Desempenho do k-Means via Métodos de Ini- cialização de Centroides de Grupos

Autores: Anderson Francisco de Oliveira, Maria do Carmo Nicoletti

Agrupamento pode ser estabelecido de uma maneira simplista como: dado um conjunto de padrões X, encontrar a melhor forma de dividi-los em grupos disjuntos de padrões, de maneira que a união de tais grupos recompo- nha X. A categoria mais simples de algoritmos de agrupamento é a particio- nal. Algoritmos particionais organizam os padrões de dados de um conjunto em vários grupos disjuntos. O algoritmo k-Means é um dos mais conhecidos dentre os métodos particionais. No entanto, a sua inicialização pode impactar negativamente o agrupamento que produz. Este projeto investiga alguns mé- todos de inicialização propostos na literatura, com o objetivo de melhorar o desempenho do algoritmo k-Means, por meio do uso de uma inicialização mais eficiente. Também será investigada a velocidade de convergência do k- Means, quando do uso de cada um dos métodos de inicialização investigados.

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