Uma Abordagem de Agrupamento Automático de Dados Baseada na Otimização por Busca em Grupo Memética

Uma das tarefas mais primitivas em organização de padrões, a Análise de Agrupamentos, é um problema difícil em análise exploratória de dados. Muitos dos algoritmos de agrupamento são facilmente presos em mínimos locais, por não possuírem bons operadores de busca global. Neste trabalho, um algoritmo de Inteligência de Enxames (SIs) memético é apresentado, baseado na Otimização por Busca em Grupo e no K-Means, chamado MGSO, que tenta encontrar o melhor número de agrupamentos, assim como a melhor distribuição dos dados nesses agrupamentos, simultaneamente. O MGSO mostrou-se capaz de encontrar boas soluções globais quando testado em nove problemas reais, em comparação a outros SIs e Algoritmos Evolucionários da literatura.