Análise de diferentes métricas para agrupamento de dados utilizando um algoritmo de busca paralela baseado em organismos simbióticos

Revista Brasileira de Computação Aplicada

卷:10

Sandro Roberto Loiola de Menezes¹  Mateus Boiani¹  Rafael Stubs Parpinelli¹ 

[1] Universidade do Estado de Santa Catarina/Programa de Pós-graduação em Computação Aplicada;

关键词: Agrupamento de Dados;    Algoritmo de Busca por Organismos Simbióticos;    Algoritmos Bio-inspirados;    Hadoop MapReduce;   

DOI  :  10.5335/rbca.v10i2.7651

来源: DOAJ

【 摘 要 】

Este artigo propõe uma abordagem para realizar agrupamento de dados utilizando o Algoritmo de Busca por Organismos Simbióticos (SOS) em uma arquitetura Hadoop MapReduce, chamado de MRCSOS. O algoritmo SOS é responsável pela exploração do espaço de busca enquanto a arquitetura Hadoop provê escalabilidade através do paralelismo. A principal contribuição deste trabalho é a correlação das métricas de pureza, entropia e diversidade genotípica utilizando diferentes métricas de agrupamento de dados durante o processo de otimização. Os resultados obtidos em três bases de dados mostraram que algumas métricas de agrupamento não mantém a qualidade do agrupamento durante toda otimização. Nas métricas analisadas, a função Silhueta (F5) foi a melhor de todas. Esta função consegue manter o melhor agrupamento durante todo processo de otimização. Além disto, o algoritmo MRCSOS com a função F5 obteve os melhores resultados, ou pelo menos competitivos, quando comparados com outras abordagens existentes na literatura.

【 授权许可】

Unknown