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A estimação de funções a partir de um conjunto limitado de amostras é um problema central em estatística aplicada. Um grande número de abordagens para tratar esse problema foi proposto como os métodos dos mínimos quadrados por Gauss e de mínimo módulo por Laplace, e, mais recentemente, o uso de redes neurais, de support vector machines, de composição de especialistas, dentre outros. Neste trabalho abordou-se a composição de especialistas e otimização na formação de agrupamentos, que engloba análise exploratória, mineração de dados e modelagem em uma única técnica, útil, por exemplo, na criação de modelos preditivos. A idéia básica da composição de especialistas é particionar o espaço de entrada em diferentes regiões e em cada região seleciona-se o especialista mais adequado. Propôs-se, então, a otimização na formação dos agrupamentos como uma forma de melhorar a qualidade dos ajustes dos modelos e das previsões realizadas. Estimation of real-valued functions from a finite set of samples is a central problem in applied statistics. Many different approaches to deal with this problem were proposed as the least-squares method by Gauss, the least-modulus method by Laplace, and more recently the usage of neural networks, support vector machines, mixture of local expert models, amongst others. We addressed the issues mixture of local expert models (MLEM) and clustering optimization, which congregates exploratory analysis, data mining and mathematical modeling in the same technique, used, for example, in the development of predictive models. The basic idea of MLEM is clustering the points from the entry data set, and then different modeling techniques are applied in order to select the best model for each cluster. We proposed a clustering optimization procedure as a way to improve the performance on both the fitting of the models and their usage in forecasting

Otimização na formação de agrupamentos em problemas de composição de especialistas