Title:	AGRUPAMENTO DE DADOS MISTOS BASEADOS NO ALGORITMO K-MEANS: UMA REVISÃO SISTEMÁTICA DA LITERATURA
Author(s):	Nádia Junqueira Martarelli e Marcelo Seido Nagano
ISBN:	978-989-8533-96-8
Editors:	Paula Miranda, Cristiano Costa, Pedro Isaías e Flávia Maria Santoro
Year:	2019
Edition:	Single
Keywords:	Agrupamento de Dados Mistos, K-means, Atributos Numéricos e Categóricos, Clustering, Revisão Sistemática
Type:	Full
First Page:	199
Last Page:	206
Cover:
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Paper Abstract:	O agrupamento de dados é uma atividade de mineração que busca por grupos naturais em conjuntos de dados não rotulados. Embora bem desenvolvida para dados numéricos, o desenvolvimento de algoritmos para dados mistos (atributos numéricos e categóricos) ainda é incipiente. Diante do fato de que os conjunto de dados mistos caracterizam a maioria dos problemas reais, o avanço desta temática é essencial para o beneficiamento da sociedade e da indústria. Dessa forma, este trabalho tem como objetivo reunir e discutir as principais contribuições publicadas na literatura sobre algoritmos de agrupamento de dados mistos, especificamente as abordagens baseadas no algoritmo k-means, já que este algoritmo apresenta alta velocidade de processamento e fácil implementação, características estas almejadas na resolução de problemas do mundo real. Diante disso, realizou-se uma revisão bibliográfica sistemática na base de dados Scopus, onde foram aceitos apenas artigos em inglês, com o indicador Jornal Citation Report (JCR) maior ou igual a um, ou com pelo menos dois indicadores de impacto maior ou igual a um. Como primeiro resultado da busca, obteve-se 1.104 trabalhos. Após a aplicação dos critérios adotados, obteve-se 456 trabalhos passíveis de avaliação. Posteriormente, avaliou-se quais trabalhos estavam dentro do objetivo da análise, por meio de três filtros de seleção, os quais contemplaram diferentes leituras dos trabalhos. Como resultado, obteve-se 37 artigos. Após um estudo detalhado, observou-se que esta temática ainda apresenta um desenvolvimento recente e esparso. Além disso, percebeu-se que os trabalhos selecionados exploraram alguns temas-chave, como a definição dos pesos dos atributos, número de grupos, inicialização dos centroides e agrupamento sujeito a restrições.
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