AdditiveClusterKDE: Um algoritmo para clusterização baseado no estimador de densidade kernel multivariado
DOI:
https://doi.org/10.5540/03.2021.008.01.0350Palavras-chave:
Estimador de Densidade Kernel, Clusterização, Otimização.Resumo
Nesse artigo apresentamos um algoritmo para clusterização baseado na estimativa de densidade kernel multivariada. O algoritmo denominado AdditiveClusterKDE é centrado na múltipla otimização da função do Estimador de Densidade Kernel com kernel Gaussiano multivariado. O algoritmo proposto tem a vantagem de não exigir a priori o número de clusters, além disso, ele é simples, fácil de implementar, bem definido e para em um número finito de etapas, ou seja, sempre converge independentemente do conjunto de dados a ser agrupado. Implementamos o algoritmo no software R e fizemos experimentos numéricos com dados de problemas práticos obtidos na literatura e dados produzidos de forma sintética para uma melhor abrangência das potencialidades do algoritmo. Resultados preliminares indicam que o algoritmo AdditiveClusterKDE é competitivo quando comparado com os algoritmos K-means e PdfCluster.
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