Improvements for cOptBees Clustering Algorithm
Eugênio Monteiro da Silva Júnior1; Renato Dourado Maia1; Dávila Patrícia Ferreira Cruz2; Leandro Nunes de Castro2
1 Universidade Estadual de Montes Claros; 2 Universidade Presbiteriana Mackenzie
Resumo
O agrupamento é uma das mais importantes tarefas da mineração de dados e pode ser definida como o processo de segmentação de dados heterogêneos em um número de grupos mais homogêneos. Existem muitos algoritmos para esse propósito, cada um deles com características específicas. Entre esses algoritmos está o cOptBees, um algoritmo inspirado no comportamento das abelhas para resolver problemas de agrupamento. Esse algoritmo apresenta algumas vantagens como a capacidade de detectar automaticamente a quantidade de grupos. Entretanto, o cOptBees apresenta alguns inconvenientes como o elevado tempo de processamento para bases de dados com grande número de amostras. Esse artigo propõe modificações para esse algoritmo com o objetivo de torná-lo mais eficiente. A nova versão foi aplicada à seis bases de dados e os resultados indicaram que as modificações melhoraram a qualidade dos resultados e reduziram o tempo de convergência em relação à versão anterior.
Palavras-chave: agrupamento; inteligência de enxame; algoritmos inspirados em abelhas